Proyecto Final Caramutti

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE BUENOS AIRES – ITBA
ESCUELA DE INGENIERÍA Y GESTIÓN
PRODUCCIÓN DE HERBICIDAS FORMULADOS

A PARTIR DE 2,4-D ÉSTER
Proyecto de inversión para la incorporación de una línea
sintetizadora a una planta formuladora de agroquímicos
AUTORES: Caramutti Godoy, Mathias Rubén (Leg N° 56378)
Mihura, Juan Bautista (Leg N° 55380)
Ranallo, Lucas Nahuel (Leg N° 56132)
Sánchez López, Anselmo (Leg N° 57006)
Sucari, Ramiro Andrés (Leg N° 56116)
Vásquez, Ramiro Gustavo (Leg N° 56121)
DOCENTE/S TITULARES o TUTOR/ES: Santiago Frías Silva
TRABAJO FINAL PRESENTADO PARA OBTENER EL TÍTULO DE
INGENIERO INDUSTRIAL
BUENOS AIRES
2019
Producción de herbicidas formulados a partir de 2,4-D éster
RESUMEN EJECUTIVO
Sigma Agro es una empresa argentina de producción de productos fitosanitarios. Dentro de su
catálogo de productos, se comercializan herbicidas en base 2,4-D éster. Estos se encuentran en
una etapa de crecimiento en el mercado local y actualmente la compañía los produce a fasón
en otras plantas de agroquímicos del país. En el presente trabajo se realiza un estudio de
prefactibilidad para la síntesis de dichos herbicidas en la planta de Sigma Agro. Asimismo, se
estudian las distintas aristas del proyecto, analizando la factibilidad técnica y financiera,
desarrollando un estudio integral de Ingeniería Industrial.
Sigma Agro is an Argentinian company that manufactures crop protection products. Among
their portfolio of products are 2.4-D ester-based herbicides, which are currently in a stage of
growth in the local market. At the moment, the company is outsourcing their production to
other Argentine agrochemical factories. Throughout this paper a pre-feasibility study is
conducted for the synthesis of 2,4-D ester-based herbicides in Sigma Agro’s plant. A full study
assessing the technical and financial viability of the project is developed from an industrial
engineering perspective.
i Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

AGRADECIMIENTOS
A Gustavo Ruffa, Gabriel Mellone, y todo el personal de Sigma Agro, por la buena
predisposición y la invaluable ayuda proporcionada para la realización de este trabajo.
A nuestras familias, por el apoyo y la motivación durante la etapa de nuestros estudios.
Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez ii

INDICE
1. Resumen del proyecto ............................................................................................................ 1

2. Sigma Agro ............................................................................................................................ 3
2.1. Historia ............................................................................................................................ 3
2.2. Enfoque y valores ............................................................................................................ 4
2.3. Portafolio de productos ................................................................................................... 5
2.4. Ubicación ........................................................................................................................ 6
2.5. Crecimiento ..................................................................................................................... 6
3. Agroquímicos ......................................................................................................................... 9
3.1. Definición e historia ........................................................................................................ 9
3.2. Clasificación .................................................................................................................... 9
3.3. Mercado de fitosanitarios .............................................................................................. 10
3.4. Herbicidas...................................................................................................................... 12
4. Ácido 2,4-diclorofenoxiacético (2,4-D) ............................................................................... 15
4.1. Historia y descripción general ....................................................................................... 15
4.2. Variedades de 2,4-D ...................................................................................................... 16
4.2.1. Diferencias entre sales y ésteres. Análisis de volatilidad. ...................................... 17
4.3. Situación en Argentina .................................................................................................. 19
5. Mercado argentino de 2,4-D ................................................................................................ 21
5.1. Ciclo de vida.................................................................................................................. 21
5.2. Matriz BCG ................................................................................................................... 22
5.3. Análisis de elasticidad cruzada ..................................................................................... 23
5.4. Marco Regulatorio......................................................................................................... 24
5.4.1. Contexto argentino .................................................................................................. 24
5.4.2. Restricciones de uso y aplicación ........................................................................... 25
5.4.3. Registro de herbicidas. Situación en Argentina ...................................................... 26
5.5. Análisis de Porter .......................................................................................................... 27
6. Proyecto de inversión ........................................................................................................... 32
6.1. Introducción al proyecto................................................................................................ 32
6.2. Análisis FODA del proyecto de inversión .................................................................... 33
6.2.1. Análisis interno ....................................................................................................... 34
iii Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

6.2.2. Análisis externo ...................................................................................................... 35

6.2.3. Generación de estrategias. Áreas de avance y defensa ........................................... 36
7. Segmentación y posicionamiento ........................................................................................ 38
7.1. Segmentación ................................................................................................................ 38
7.1.1. Objetivo................................................................................................................... 38
7.1.2. Shapiro y Bonoma................................................................................................... 38
7.1.3. Tipo de empresa ...................................................................................................... 38
7.1.4. Tamaño de empresa ................................................................................................ 40
7.1.5. Ubicación geográfica .............................................................................................. 42
7.1.6. Condición de cliente – no cliente ............................................................................ 43
7.1.7. Ponderación............................................................................................................. 44
7.1.8. Conclusiones ........................................................................................................... 45
7.2. Posicionamiento ............................................................................................................ 45
7.2.1. Análisis 4P .............................................................................................................. 45
7.2.2. Conclusiones ........................................................................................................... 46
8. Proyección de demanda ....................................................................................................... 48
8.1. Metodología .................................................................................................................. 48
8.2. Proyección de superficie sembrada total en Argentina ................................................. 49
8.3. Proyección del porcentaje sembrado de cada cultivo.................................................... 49
8.4. Cálculo del consumo de 2,4-D ...................................................................................... 54
8.4.1. Mercado potencial de 2,4-D.................................................................................... 54
8.4.2. Mercado real de 2,4-D ............................................................................................ 56
9. Proyección de precios .......................................................................................................... 61
9.1. Metodología .................................................................................................................. 61
9.2. Proyección para sales aminas a partir de ventas de DMA ............................................ 62
9.3. Proyección para ésteres a partir de ventas de IBE ........................................................ 64
10. Conclusión Estudio de Mercado ........................................................................................ 66
11. Síntesis química de 2,4-D éster .......................................................................................... 69
12. Descripción del proceso industrial ..................................................................................... 72
12.1 Recepción de materias primas ...................................................................................... 72
12.2 Esterificación ................................................................................................................ 74
Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez iv

12.3 Formulación ................................................................................................................. 74

12.4 Envasado ...................................................................................................................... 75
12.5 Diagrama de flujo del proceso ..................................................................................... 76
13. Propiedades del producto formulado ................................................................................. 79
14. Contaminación cruzada ...................................................................................................... 82
15. Dimensionamiento y selección de tecnologías .................................................................. 83
15.1 Reactor ......................................................................................................................... 83
15.1.1 Reactor tipo batch .................................................................................................. 83
15.1.2 Reactores de flujo continuo ................................................................................... 84
15.1.3 Reactor de tipo pistón ............................................................................................ 85
15.1.4 Material de reactor ................................................................................................. 86
15.1.5 Sistema de transferencia de calor ........................................................................... 86
15.1.6 Agitador ................................................................................................................. 87
15.1.7 Servicios ................................................................................................................. 88
15.1.8 Dimensionamiento y selección .............................................................................. 89
15.1.9 Resumen de requerimientos técnicos ..................................................................... 91
15.2 Calor ............................................................................................................................. 94
15.2.1 Dimensionamiento ................................................................................................. 95
15.2.2 Requerimientos técnicos. Selección del proveedor. .............................................. 97
15.3 Frío ............................................................................................................................... 99
15.3.1 Intercambiador de placas ....................................................................................... 99
15.3.2 Intercambiador de tubo y carcasa ........................................................................ 100
15.3.4 Intercambiador refrigerado por aire ..................................................................... 101
15.3.5 Intercambiador de tubos concéntricos ................................................................. 101
15.3.6 Dimensionamiento ............................................................................................... 102
15.3.7 Requerimientos técnicos. Selección del proveedor. ............................................ 103
15.4 Torre de enfriamiento ................................................................................................. 104
15.4.1 Dimensionamiento y selección ............................................................................ 105
15.5 Vacío .......................................................................................................................... 107
15.5.1 Bomba de anillo líquido ....................................................................................... 107
15.5.2 Dimensionamiento ............................................................................................... 107
v Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

15.5.3 Requerimientos técnicos. Selección del proveedor. ............................................ 109

15.6 Destilación .................................................................................................................. 110
15.6.1 Dimensionamiento y selección ............................................................................ 111
15.7 Bombas ....................................................................................................................... 113
15.7.1 Bombas centrífugas .............................................................................................. 113
15.7.2 Bomba de membrana o diafragma ....................................................................... 114
15.7.3 Requerimientos técnicos ...................................................................................... 115
15.8 Tanques ...................................................................................................................... 115
15.9 Formulación ............................................................................................................... 117
15.10 Sistema de tuberías ................................................................................................... 118
15.11 Transporte interno .................................................................................................... 118
15.12 Diagrama de planta................................................................................................... 119
15.13. Resumen de inversiones .......................................................................................... 123
15.14. Cronograma de ejecución ........................................................................................ 123
16. Balance de línea ............................................................................................................... 126
16.1 Balance de producción ............................................................................................... 126
16.2 Grados de aprovechamiento ....................................................................................... 132
16.3 Tercerización de servicios .......................................................................................... 134
17. Plan de producción ........................................................................................................... 136
18. Salud y medioambiente .................................................................................................... 141
18.1 Tratamiento de efluentes ............................................................................................ 141
18.2 Seguridad e higiene .................................................................................................... 142
18.2.1 Seguridad e higiene en depósitos de fitosanitarios .............................................. 142
18.2.2 Elementos de protección personal ....................................................................... 149
18.2.3 Manejo de sustancias peligrosas .......................................................................... 153
18.2.4 Pautas generales sobre manipulación de agroquímicos ....................................... 154
19. Localización ..................................................................................................................... 156
19.1 Situación actual .......................................................................................................... 156
19.2 Análisis nacional ........................................................................................................ 157
19.3 Análisis regional ......................................................................................................... 157
19.3.1 Factores de decisión ............................................................................................. 157
Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez vi

19.3.2 Metodología de análisis ....................................................................................... 158

19.3.3 Transporte ............................................................................................................ 159
19.3.4 Selección .............................................................................................................. 163
19.4 Emplazamiento definitivo .......................................................................................... 166
19.5 Conclusión .................................................................................................................. 166
20. Layout .............................................................................................................................. 168
21. Marco regulatorio............................................................................................................. 172
22. Conclusión Estudio de Ingeniería .................................................................................... 176
23. Proyecciones macroeconómicas ...................................................................................... 178
23.1. Inflación en dólares ................................................................................................... 178
23.2. Inflación en pesos ...................................................................................................... 180
23.3. Tipo de cambio .......................................................................................................... 180
23.4. Riesgo país ................................................................................................................ 183
23.5. Impuestos .................................................................................................................. 184
23.5.1. Impuesto a las Ganancias .................................................................................... 184
23.5.1. Impuesto al Valor Agregado ............................................................................... 184
23.5.2. Ingresos Brutos ................................................................................................... 185
23.5.3. Alumbrado, Barrido y Limpieza ......................................................................... 185
23.5.4. Aduaneros ........................................................................................................... 185
24. Inversiones ....................................................................................................................... 187
24.1. Terreno ...................................................................................................................... 187
24.2. Instalaciones y maquinaria ........................................................................................ 187
24.3. Registros de SENASA .............................................................................................. 188
24.4. Desglose de inversiones ............................................................................................ 188
24.5. Amortizaciones.......................................................................................................... 189
25. Costos............................................................................................................................... 191
25.1. Sistema de costeo ...................................................................................................... 191
25.2. Valuación de inventarios ........................................................................................... 192
25.3. Materia Prima ............................................................................................................ 193
25.4. Factores de costos no acumulables............................................................................ 193
25.4.1. Gastos en energía eléctrica.................................................................................. 194
vii Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

25.5. Matriz de imputación de costos ................................................................................. 195

25.6. Gastos Generales de Administración, Comercialización y Finanzas ........................ 196
25.7. Política de stocks de seguridad.................................................................................. 197
25.8. Resumen de costos .................................................................................................... 197
26. Financiamiento ................................................................................................................. 198
26.1. Monto a financiar ...................................................................................................... 198
26.2. Costo del capital (Ke) ................................................................................................ 198
26.3. Endeudamiento .......................................................................................................... 198
26.4. Análisis comparativo de empresas emisoras ............................................................. 199
26.5. Costo de la deuda (Kd) .............................................................................................. 201
26.6. Tasa de descuento — WACC.................................................................................... 202
26.7. Emisión de deuda ...................................................................................................... 202
27. Cuadro de Resultados ...................................................................................................... 204
28. Balance ............................................................................................................................. 207
29. Flujo de Fondos................................................................................................................ 209
30. Análisis de rentabilidad.................................................................................................... 211
30.1. VAN, TIR, TOR y Apalancamiento.......................................................................... 211
30.2. Período de Repago .................................................................................................... 212
30.3. Otros Indicadores ...................................................................................................... 212
30.4. Conclusión del estudio económico-financiero .......................................................... 214
31. Variables de Riesgo ......................................................................................................... 216
31.1. Riesgos ...................................................................................................................... 216
31.2. Identificación de riesgos............................................................................................ 216
31.3. Análisis de sensibilidad ............................................................................................. 218
31.4. Variables de Riesgo Relevantes y sus probabilidades .............................................. 220
31.4.1. Nivel de aranceles a la importación .................................................................... 220
31.4.2. Índice precio producto terminado y materia prima ............................................. 221
31.4.3. Variación ventas IBE y EHE .............................................................................. 222
31.4.4. Tipo de cambio ................................................................................................... 223
31.4.5. Días de cobro y pago........................................................................................... 225
32. Escenarios para la toma de decisiones ............................................................................. 226
Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez viii

32.1. El método Montecarlo ............................................................................................... 226

32.2. Modelo Preliminar..................................................................................................... 226
32.3. Potencial prohibición del IBE ................................................................................... 229
32.4. Alternativa de abandono del proyecto ....................................................................... 232
33. Simulación de Montecarlo ............................................................................................... 235
33.1. Presentación e interpretación de resultados .............................................................. 235
34. Administración del riesgo ................................................................................................ 239
34.1 Estrategias de cobertura ............................................................................................. 239
34.1.2 Tipo de cambio .................................................................................................... 239
34.1.2 Costo de materias primas ..................................................................................... 239
34.2 Impacto de cobertura en rentabilidad del proyecto .................................................... 241
35. Opciones Reales ............................................................................................................... 244
36. Conclusiones Analísis de Riesgos ................................................................................... 246
37. Conclusión general........................................................................................................... 248
Anexo I: Productos de Sigma Agro ....................................................................................... 250
Anexo II: Regulación Nacional y Provincial de agroquímicos ............................................. 255
Anexo III: Proyecciones ........................................................................................................ 258
Anexo IV: Propiedades fisicoquímicas de componentes ....................................................... 266
Anexo V: Plan de producción ................................................................................................ 267
Anexo VI: Tratamiento de efluentes ...................................................................................... 281
Anexo VII: Normas IRAM de EPP y manejo de productos químicos .................................. 282
Anexo VIII: Datos de costo de transporte.............................................................................. 283
Bibliografía ............................................................................................................................ 285
ix Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

GLOSARIO
2,4-D: (ácido) 2,4-diclorofenoxiacético.
AFIP: Administración Federal de Ingresos Públicos.
BCRA: Banco Central de la República Argentina.
CAGR: compound annual growth rate. Tasa de crecimiento compuesto anual.
CASAFE: Cámara de Sanidad Agropecuaria y Fertilizantes.
CER: Coeficiente de Estabilización de Referencia. Índice que ajusta según inflación.
CIAFA: Cámara de la Industria Argentina de Fertilizantes y Agroquímicos.
CIF: Cost, Insurance and Freight. Incoterm utilizado en comercio exterior para referirse a
precios de exportación, donde se incluye el costo logístico de transporte hasta el puerto de
referencia, el transporte marítimo y el seguro.
DEA: dietanolamina.
DIO: Days Inventory Outstanding.
DMA: dimetilamina.
DPO: Days Payable Outstanding.
DSO: Days Selling Outstanding.
EHE: etilhexil éster.
EMBI: Emerging Markets Bonds Index.
EPA: Environmental Protection Agency. Agencia gubernamental de Estados Unidos encargada
de la regulación ambiental.
EPP: Elementos de protección personal.
ERP: Enterprise Resource Planning. Acrónimo utilizado para sistemas (software) de gestión
integral de todos los recursos de una empresa.
FAO: Food and Agriculture Organization. Organización de Alimentos y Agricultura de las
Naciones Unidas.
FIFO: First In First Out.
FOB: Free on Board. Incoterm utilizado en comercio exterior para referirse a precios de
exportación, donde el costo logístico de transporte hasta el puerto de referencia ya está incluido,
pero no lo están el transporte marítimo ni el seguro.
FONDEP: Fondo Nacional de Desarrollo Productivo.
IBE: isobutil éster.
IIBB: Ingresos Brutos.
INDEC: Instituto Nacional de Estadística y Censos.
IPA: isopropanolamina.
IPC: Índice de Precios al Consumidor (inflación minorista).
IPE: isopropil éster.
IVA: Impuesto al Valor Agregado.
Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez x

LMTD: log-mean temperature difference.

M: millones.
ON: Obligaciones Negociables.
PYME: Pequeña y medianas empresa.
ROA: Return on Assets.
ROE: Return on Equity.
SENASA: Servicio Nacional de Sanidad y Calidad Agroalimentaria.
TCR: Tipo de Cambio Real.
TEU: Twenty-foot Equivalent Unit.
TIPA: triisopropanolamina.
TIPS: Treasury Inflation-Protected Securities. Bonos del Tesoro de EE. UU. indexados.
TIR: Tasa Interna de Retorno.
VAN: Valor Actual Neto.
VWAP: Volume-Weighted Average Price. Precio promedio ponderado por cantidad/volumen.
WACC: Weighted Average Cost of Capital.
xi Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

1. RESUMEN DEL PROYECTO

El presente trabajo consiste en el análisis de un proyecto de inversión para la incorporación de
una nueva línea de producción a una planta formuladora de agroquímicos de la empresa Sigma
Agro S.A. La planta comercializa actualmente una serie de herbicidas formulados a partir de
ácido 2,4-diclorofenoxiacético, conocidos en la industria como “2,4-D”, presente en el mercado
de fitosanitarios desde la Segunda Guerra Mundial. El proyecto consiste en la inversión en una
nueva línea para la síntesis de bases técnicas derivadas, que permitirían la formulación de
herbicidas basados en ésteres de 2,4-D, principalmente isobutil éster (IBE) y etilhexil éster
(EHE).
Se entiende por síntesis química el proceso por el cual se generan compuestos químicos
(material técnico) a partir de precursores, y a la formulación como la disolución de ese material
técnico con diferentes solventes, que mejoran su aplicabilidad y dan origen al producto final
comercializado. En la Figura 1.1. se puede observar un diagrama básico y a fines ilustrativos
del proceso.
Figura 1.1. Proceso productivo de herbicidas a partir de ácido 2,4-D.
Más del 90% de los herbicidas basados en 2,4-D puede agruparse en dos familias de
formulados: las sales aminas y los ésteres (Charles, Hanley, van Ravenzwaay, & Bus, 2001).
Sigma Agro, al día de la fecha, neutraliza y formula en su planta sales aminas, mientras que
terceriza la síntesis y formulación de ésteres, sacrificando margen de ganancia. Si se concreta
el proyecto, estos últimos también podrían producirse en la misma planta, en una línea paralela.
Para todos los formulados se parte inicialmente del mismo insumo: ácido 2,4-D, el cual es
mayormente importado desde países como China e India.
El mercado de importación, producción y comercialización de fitosanitarios se encuentra

regulado por el SENASA, contando con un exhaustivo proceso de registro y control de la
actividad.
Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez 1

CAPÍTULO I:
ESTUDIO DE MERCADO
RESUMEN
El estudio de mercado del proyecto inicia con la presentación de Sigma Agro S.A., empresa
centro del análisis, y con la introducción del herbicida 2,4-D.
Posteriormente, se procede a analizar el mercado argentino del herbicida, identificando en qué

etapa de su ciclo de vida se encuentra y cómo se ubican los derivados del precursor químico en
una matriz BCG. Además, se utilizan herramientas como las 5 Fuerzas de Porter para
identificar y sopesar el poder negociador de los proveedores y clientes de Sigma Agro, así
como la amenaza latente de la entrada de nuevos competidores o productos sustitutos al
herbicida en cuestión. También, es de esperar que el mercado nacional se encuentre regulado
en el uso de agroquímicos, es así que se presenta el marco regulatorio en el cual se encuentra
embebido el proyecto.
Resulta así como, con el panorama argentino conocido, se procede a presentar el proyecto de
inversión e identificar sus Fortalezas, Oportunidades, Debilidades y Amenazas para definir
estrategias de avance y de defensa. Es igual de importante segmentar el mercado según
diferentes criterios como parte de la definición del posicionamiento que se busque en el
negocio.
Finalmente, con el contexto conocido y analizado, se arriba a la parte fundamental del análisis:
la proyección de la demanda y el precio, que permitan estimar la facturación de la empresa para
los próximos 10 años.
2 Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

2. SIGMA AGRO
2.1. Historia
Sigma Agro S.A. comienza sus actividades en el año 2010. En la Figura 2.1 se puede observar
su logo actual. Sus fundadores cuentan con más de 30 años de experiencia, en conjunto, en el
área de agroquímicos. Ellos se propusieron crear una compañía en la que la calidad de su
trabajo no dependa de nadie, buscando siempre asegurar al cliente la excelencia en los
productos y servicios ofrecidos.
En sus comienzos se dedicaban exclusivamente al trading de agroquímicos. Esto significa que

importaban productos o tercerizaban su producción, sin contar — aún — con una planta propia.
Desde esta etapa ya contaban con una muy buena relación con proveedores del exterior,
especialmente China, y fueron capaces de conseguir tanto materiales técnicos como
formulados, ofreciendo una amplia cartera de productos.
Figura 2.1. Logo de Sigma Agro SA.
Su servicio no culminaba con la importación de químicos, sino que operaban a lo largo de toda
la cadena de valor. Por ejemplo, un proceso que implicase la importación del producto técnico,
la formulación del herbicida, el armado del packaging y la entrega en el depósito del cliente
muestra la gestión integral que la empresa podía realizar. Inicialmente trabajaban con plantas
químicas de terceros debido a que sus objetivos eran plenamente comerciales: aumentar su
facturación, llegar a nuevas áreas geográficas, o sumar más distribuidores, entre otros. Esto les
resultaba más fácil y rápido de cumplir sin tener que encargarse de la producción. De esta
manera se podían enfocar 100% en el cliente y en sus metas.
Sin embargo, con el correr del tiempo empezaron a perder share del negocio debido a que sus
competidores locales importaban insumos y formulaban ellos mismos, lo que les permitía
ofrecer productos a un menor costo. Desde ese momento empezaron a evaluar integrarse hacia
atrás en su cadena de abastecimiento, para lo cual era necesario adquirir una planta química.
En un primer momento, tuvieron la oportunidad de comprar una planta en Gualeguaychú, Entre

Ríos, pero deciden dejar pasar la propuesta debido a que la ubicación no era óptima para sus
clientes. Luego, aprovechan una oferta de uno de sus proveedores para la compra de una planta

en Mercedes, que originalmente formulaba productos de cloro. Así, acordaron un plan de pagos
y desde aquel momento comenzó una nueva etapa en la historia de Sigma Agro.
El predio de 3 hectáreas, que se puede observar en la Figura 2.2, ya contaba con una nave de
5.000 m2 lista para ser utilizada, donde instalaron 2 líneas de formulación. Inicialmente
priorizaban a sus propios productos ya que contaban con una baja capacidad productiva
respecto a su fuerza de ventas. Sin embargo, por su trayectoria en el negocio conservaban muy
buenas relaciones con plantas formuladoras, a las cuales podían acceder para tercerizar la carga
trabajo que no podían absorber.
Yendo al presente, planean terminar el año 2019 con 10 líneas, en su mayoría monoproducto.
Esto significa que cada línea se utiliza para formular un solo producto, y no se comparte entre
diferentes formulados, lo que asegura una calidad excepcional dado que se elimina cualquier
posibilidad de contaminación cruzada. Gracias a esta política, Sigma Agro es capaz de trabajar
con empresas de primera línea que demandan este tipo de condiciones.
Figura 2.2. Planta de producción en Mercedes de Agro Sigma SA.
2.2. Enfoque y valores

Sigma Agro, en su presentación empresarial, afirma que:
Desde Sigma Agro comprendemos la importancia de la agricultura, no solamente para la

economía nacional sino también para la demanda creciente de alimentos a nivel mundial.
[…]
Tenemos una amplia paleta para poder producir de manera rentable y eficiente estos
cultivos, buscando sustentabilidad, que para Sigma significa juntar el éxito económico con
la responsabilidad ambiental y social a largo plazo.

Somos una empresa en su totalidad nacional, y por eso apostamos al crecimiento de la

agricultura a nivel local. Contamos con una planta industrial que da trabajo a más de 30
empleados y está en constante crecimiento de acuerdo con las demandas locales, tanto
propias como de terceros.
Hoy Sigma pone mucho énfasis en el medio ambiente. Contamos con un laboratorio que
realiza labores diarias de desarrollo e investigación, para poder generar cultivos
sustentables; bajando las bandas toxicológicas a través de formulaciones seguras según
normas internacionales y promoviendo las buenas prácticas agrícolas.
Somos una empresa dinámica que busca cubrir los grandes desafíos que plantea la nueva
agricultura, por eso nos ponemos como objetivo brindar la mayor cantidad de soluciones
posibles para los distintos cultivos, aportando la flexibilidad que necesita el productor
argentino.
La empresa se encuentra enfocada 100% en su servicio y el cliente. Los valores que Sigma
Agro promueve son confianza, eficiencia, responsabilidad, sustentabilidad y trabajo en equipo.
2.3. Portafolio de productos

Actualmente cuenta con más de 30 productos en su cartera, cubriendo las diferentes
necesidades del productor agropecuario a la hora de proteger sus cultivos. Entre ellos se
encuentran herbicidas, insecticidas, fungicidas y coadyuvantes, ver Figura 2.3. En el Anexo I:
Productos de Sigma Agro se puede encontrar el tipo y descripción detallada de cada uno de
ellos, al día de publicación del presente trabajo.
Figura 2.3. Productos de Agro Sigma SA.

2.4. Ubicación
Sigma Agro cuenta con su mayor presencia en Buenos Aires, La Pampa, Córdoba, Santa Fe y
Entre Ríos. En esta área geográfica posee 4 depósitos, con su planta de producción en la
localidad de Mercedes, Buenos Aires. Los depósitos y la planta pueden observarse en el mapa
de la Figura 2.4.
Comercialmente dividen la zona en norte de Buenos Aires, sur de Córdoba y sur de Santa Fe,
sudeste y sudoeste de Buenos Aires, oeste de Buenos Aires y La Pampa, norte de Córdoba, y
finalmente grandes administraciones de Capital y núcleo.
Figura 2.4. Mapa de operación de Sigma Agro SA.
2.5. Crecimiento
El crecimiento de Sigma Agro ha sido muy fuerte, especialmente durante el 2018, año en el
que han podido duplicar su facturación respecto al año anterior. Este progreso se debe a la
atención y tiempo que invierten en encontrar socios para nuevos negocios. Como se expondrá
posteriormente, la empresa se destaca por su habilidad en crear acuerdos de mutuo beneficio.
Por ejemplo, formular para terceros que no cuentan con planta propia, o formular en plantas de
terceros con capacidad ociosa.

Facturación en millones de USD 30 +125,25% 7
Volumen en millones de litros

25
5
20
+11,50% 4
+73,49%
15
3
-25,69%
10
2
5 1
0 0
2014 2015 2016 2017 2018
Volumen Facturación
Figura 2.5. Crecimiento de Sigma Agro S.A. en facturación y volumen.
Como puede observarse en el gráfico de la Figura 2.5, hubo un fuerte crecimiento en los últimos
años y se encuentra presente una tendencia a seguir haciéndolo, tanto en facturación como en
volumen vendido. Asimismo, el CAGR de facturación entre 2014 y 2018 fue de 34,14%.
Sigma Agro demostró que es capaz de crecer en forma exponencial y mantener y agrandar su
posición en el mercado. Actualmente, representa el 0,1% del mercado total de fitosanitarios,
aunque si se tiene en cuenta que la empresa no comercializa productos en todos los segmentos,
este valor es comparativamente mayor. Pronostican para el 2019 tener, nuevamente, un
crecimiento de dos dígitos en términos reales.
En referencia al mercado puntual de herbicidas de 2,4-D, la compañía ha crecido

significativamente desde el 2014 hasta la fecha. El market share ha aumentado desde un 1% en
2014 hasta un actual 5%. En la Figura 2.6 se puede ver el crecimiento en el volumen total de
herbicidas 2,4-D comercializado por Sigma Agro.

1.2
Volumen de herbicidas 2,4-D (M Lts)
1.0
1.015
0.8
0.747
0.6 0.677
0.4
0.2
0.219
0.147
0.0
2014 2015 2016 2017 2018
Figura 2.6. Volumen total comercializado de herbicidas 2.4-D por Sigma Agro.

3. AGROQUÍMICOS
3.1. Definición e historia
Se entiende por agroquímicos a “cualquier sustancia química utilizada en agricultura,
incluyendo fertilizantes, herbicidas e insecticidas” (Encyclopædia Britannica, 2018). Desde los
inicios de la agricultura se han buscado formas más eficientes y económicas de alimentar a una
creciente población. Asimismo, el crecimiento demográfico experimentado a partir del siglo
XIX, junto a las grandes guerras de la historia moderna han sido factores determinantes en el
desarrollo de los agroquímicos sintéticos como se los conoce en la actualidad.
Los productores agropecuarios tendrán que producir significativamente más alimentos hacia
2050 para poder satisfacer las necesidades alimenticias de una población esperada de más
de 9.000 millones de habitantes, al mismo tiempo que deberán enfrentar desafíos causados
por el cambio climático y la protección de recursos naturales finitos. (Phillips McDougall,
2018).
Más allá de las controversias acerca de la toxicidad y sustentabilidad de su uso, sería difícil
explicar el incremento en la productividad de los cultivos sin tener en cuenta el efecto de los
agroquímicos y otros avances tecnológicos producidos por las ciencias agrarias. La Figura 3.1
muestra la evolución del índice de cosecha elaborado por el Banco Mundial desde 1961. Se
observa que el nivel de cosechas se cuadruplicó en los últimos cincuenta años, y en Argentina
casi se sextuplicó.
600
500
400
300
200
100
0
1961
1963
1965
1967
1969
1971
1973
1975
1977
1979
1981
1983
1985
1987
1989
1991
1993
1995
1997
1999
2001
2003
2005
2007
2009
2011
2013
2015
World Latam Argentina
Figura 3.1. El índice de cosecha mide la productividad de los cultivos (base 1961=100).
3.2. Clasificación
No existe un criterio de clasificación único o estandarizado para la enorme variedad de
productos químicos que se utilizan en la agricultura moderna. Una primera división puede
establecerse entre productos que estimulan el crecimiento y aquellos que protegen a los

cultivos, también llamados productos fitosanitarios o pesticidas. Es frecuente que el término

agroquímicos se utilice intercambiablemente con el segundo grupo, y se denomine
genéricamente fertilizantes a los productos del primer grupo. La Figura 3.2 muestra una posible
clasificación de agroquímicos.
Figura 3.2. Clasificación de agroquímicos.
3.3. Mercado de fitosanitarios

El mercado de fitosanitarios comenzó a desarrollarse a nivel mundial en la década de 1950,
luego de la Segunda Guerra Mundial. Hacia 1960, los ingresos acumulaban los USD 10 miles
de millones, con menos de 100 químicos activos registrados. En la actualidad existen alrededor
de 600 químicos activos registrados globalmente, y el valor del mercado supera los USD 50
miles de millones. En la última década la cantidad de químicos nuevos registrados cayó a la
mitad respecto a décadas anteriores, y los niveles de facturación tocaron un máximo en 2014
(Phillips McDougall, 2018). Estas señales muestran que se trata de un mercado en etapa de
madurez, que aún tiene potencial para seguir creciendo, pero difícilmente al mismo ritmo de
décadas atrás. La Figura 3.3 muestra las ventas globales de fitosanitarios y su distribución
geográfica.

$60
Ventas globales de fitosanitarios
/miles de millones de USD
$50
$40
$30
$20
$10
$0
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Año
Figura 3.3. Mercado global de fitosanitarios (McDougall, 2017).
Los herbicidas representan la familia agroquímicos más importante dentro del grupo de
productos fitosanitarios, tanto en volumen como en tamaño de mercado, en Argentina
(CASAFE) y en el resto del mundo (EPA, 2011). Junto con los insecticidas y fungicidas,
representan más del 90% del mercado, tal como se puede observar en la Figura 3.4.
Figura 3.4. Share de fitosanitarios en Argentina.
En Argentina, los herbicidas históricamente representaron entre el 60% y 75% del mercado de
fitosanitarios, que casi se quintuplicó desde los valores mínimos de 2002. Entre 2002 y 2016
el CAGR fue del 10,7%. Dicha evolución puede verse evidenciada en la Figura 3.5.

3000
Ventas de fitosanitarios en Argentina /
2500
2000
Millones de USD
1500
1000
500
Año
Herbicidas Insecticidas Fungicidas Otros
Figura 3.5. Evolución de ventas de fitosanitarios en Argentina. Elaboración propia a partir de informes CIAFA.
3.4. Herbicidas
Se denomina herbicidas a los agroquímicos cuya función consiste en eliminar o neutralizar
plantas indeseadas, llamadas malezas. Las malezas compiten con el cultivo por los recursos
disponibles (agua, nutrientes, luz solar), por lo que, si no se controlan, pueden reducir
enormemente los rindes. Existen múltiples criterios para clasificar a los herbicidas, entre los
que se destacan:
 Según su persistencia: el grado de residualidad determina cuánto tiempo perdura el

efecto del herbicida luego de su aplicación. Generalmente este efecto es potenciado por
lluvias, erosión, o reacciones con el suelo.
 Según su movilidad dentro de la planta:
o Sistémicos: se absorben y son traslocados a través del floema a otras zonas de

la planta. Así, estos herbicidas pueden actuar sobre zonas diferentes a las
aplicadas.
o De contacto: sólo operan sobre las zonas de la planta en que son aplicados.
 Según su selectividad:
o Selectivos: atacan sólo la maleza o familias de malezas para los que fueron
diseñados, dejando intacto a los cultivos y otras plantas.
o No selectivos: eliminan un amplio espectro de plantas, por lo que también son

muy utilizados en otras industrias más allá de la agricultura. También se
denominan herbicidas totales. El más conocido es el glifosato.

 Según su zona de actuación:
o Sobre suelo: son absorbidos o adsorbidos principalmente por las raíces de la

planta, por lo que el posicionamiento del herbicida en la capa correcta de tierra
es importante.
o Foliculares: se aplican y son absorbidos por los tejidos de la planta expuestos

encima del suelo.
 Según el momento de aplicación:
o Pre-siembra: se aplican antes de la siembra. Algunos de estos herbicidas son

incorporados mecánicamente al suelo para reducir su volatilidad y eliminar las
malezas a medida que crecen.
o Pre-emergentes: Se aplican antes de la germinación o emergencia del cultivo.
o Post-emergentes: Se aplican una vez que el cultivo superó su etapa inicial de

germinación. La mayoría de los herbicidas post-emergentes son de absorción
folicular.
La variedad de herbicidas en el mercado se explica, en parte, por esta multiplicidad de

funciones y criterios de uso; difícilmente pueda encontrarse dos productos distintos que actúen
de forma idéntica. Por eso, una estrategia efectiva y responsable de control integral de plagas
generalmente requiere un conjunto de herbicidas aplicados en diferentes proporciones y
momentos de la campaña agrícola, que funcionen de manera complementaria.
De acuerdo con los criterios expuestos, el 2,4-D es un producto selectivo, sistémico, de

actuación folicular. Se aplica tanto de modo pre como post-emergente: en cultivos como maíz
o soja, donde el herbicida dañaría la planta en crecimiento, se utiliza como pre-emergente para
limpiar el barbecho al momento de sembrar. En cambio, para cereales como el trigo, la
selectividad del 2,4-D no afecta a la planta, entonces puede utilizarse como post-emergente
para eliminar malezas que crecen con el cultivo y compiten por los recursos.
Dentro del grupo de herbicidas, tanto selectivos como no selectivos, es posible identificar
múltiples productos dependiendo el componente activo que se utilice. En Argentina, tal como
se puede ver en la Figura 3.6, los más utilizados son glifosato, 2,4-D, cletodim y dicamba.
 Glifosato: es un herbicida no selectivo, por lo que su aplicación requiere de un especial

cuidado para no eliminar cultivos. Actúa inhibiendo aminoácidos esenciales para el
crecimiento de la planta (Monsanto, s.f.), por lo que su aplicación requiere que la
maleza se encuentre en etapas de crecimiento activo (Glyphosate Facts, 2013).

 Cletodim: actúa en post-emergencia para el control de gramíneas anuales y perennes.

Inhibe la síntesis de ácidos grasos a través de la enzima ACCasa. Una vez aplicado, se
absorbe rápidamente por el follaje, translocándose por floema y xilema.
 Dicamba: sistémico, de uso post-emergente, Es absorbido por la planta a través de las

hojas y raíces penetrando dentro del sistema vascular del vegetal, se considera un
herbicida de alta movilidad dentro de la planta, las condiciones climáticas que
favorecen el crecimiento de las malezas.
Glifosato
44%
2,4-D
7%
Cletodim
6%
Dicamba
Otros 1%
42%
Figura 3.6. Share de volumen vendido en Argentina de herbicidas en 2016 (Sigma Agro, 2019).

4. ÁCIDO 2,4-DICLOROFENOXIACÉTICO (2,4-D)

4.1. Historia y descripción general
El descubrimiento del ácido 2,4-diclorofenoxiacético ocurrió durante la Segunda Guerra
Mundial y fue publicado por primera vez por el químico norteamericano Robert Pokorny
(Pokorny, 1941). Existe cierta controversia sobre su verdadero descubridor original, debido al
secretismo que debían guardar las empresas en tiempos de guerra ante nuevos hallazgos. Es
posible que inicialmente haya sido desarrollado como agente químico para rociar los cultivos
de países enemigos, pero su alta selectividad rápidamente lo volvió impráctico para esos fines.
Comenzó a utilizarse como herbicida en 1944 y rápidamente se transformó en un éxito

comercial (Quastel, 1950). La importancia del 2,4-D radica en haber sido el primer pesticida
sintético con capacidad para eliminar malezas de hoja ancha, dejando intactos a cereales y
cultivos como sorgo, trigo, girasol, arroz, papa, cebada y centeno. Esta selectividad también lo
hace útil para aplicaciones en jardines y céspedes (por ejemplo, canchas de golf), aunque este
uso hoy se encuentra restringido en muchas regiones del mundo.
En la actualidad existen más de 600 productos formulados cuyo ingrediente activo es el 2,4-D
(Song, 2014). Debido a su popularidad y uso extendido, en tiempos más recientes se han
desarrollado variedades genéticamente modificadas de otros cultivos (por ejemplo, maíz y soja)
resistentes al 2,4-D. Esto significa que plantas que antes eran atacadas por la aplicación del
herbicida, hoy lo soportan.
Químicamente, pertenece a la familia de herbicidas fenoxi-carboxílicos, que además incluye a

otros compuestos como ácido 2,4,5-triclorofenoxiacético (2,4,5-T), ácido 2-metil,4-
clorofenoxiacético (MCPA), varios ácidos clorofenoxipropanoicos (MCPP; 2,4-DP), o ácido
2,4-diclorofenoxibutírico (2,4-DB).
El 2,4-D actúa como una hormona sintética (auxina), estimulando el crecimiento —

insostenible — de las malezas de hoja ancha, hasta que finalmente mueren. En otras palabras,
el herbicida provoca el crecimiento acelerado de la maleza, más rápido de lo que ésta tolera, al
punto que la mata. Este comportamiento hormonal otorga al químico una segunda
funcionalidad, la de regulador de crecimiento. Típicamente se puede observar el efecto del
herbicida en el retorcimiento y aclaramiento de hojas y tallos, tal como se muestra en la Figura
4.1.

Figura 4.1. Efectos del 2,4-D sobre malezas.
4.2. Variedades de 2,4-D

Existen diferentes productos comerciales que poseen como compuesto activo al ácido 2,4-D
que se utilizan para la fabricación de formulados. Las más importantes son las sales aminas
(DEA, DMA, IPA, TIPA) y los ésteres (EHE, IPE, IBE), que en conjunto componen el 90–
95% de formulados de 2,4-D en el mercado (Charles, Hanley, van Ravenzwaay, & Bus, 2001).
La minoría de productos restantes se compone principalmente de formulados del ácido 2,4-D
directamente, por ejemplo, encapsulados
En la Figura 4.2 se observa los distintos productos finales que se obtienen del ácido 2,4-D. Para
obtener una sal amina se realiza una neutralización del ácido 2,4-D. Luego, se formula con
distintos solventes para lograr los productos formulados. Por el lado de los ésteres, el ácido se
transforma en un reactor químico para sintetizar la base técnica, a la cual se le agregan variados
insumos para poder formular los productos finales. Finalmente, hay un 5% de los formulados
que se produce a partir del ácido 2,4-D directamente.
El proceso que se analiza llevar a cabo en el proyecto es la síntesis química de ésteres del ácido
2,4-D, para su posterior formulación.

Figura 4.2. Diagrama de familias de formulados de 2,4-D
A pesar de su antigüedad en el mercado, los formulados de 2,4-D continúan siendo los

herbicidas más consumidos en Estados Unidos y Canadá representando un share mayor al 30%
del total de pesticidas (EPA, 2011). En la Unión Europea, se ubican en segundo lugar, después
del glifosato (Eurostat, 2016), al igual que en Argentina (CASAFE). En Sudamérica, el uso de
pesticidas no es tan intensivo como en regiones más desarrolladas, aunque se trata de uno de
los mercados de agroquímicos de mayor crecimiento, junto con la región Asia-Pacífico
(Labrada, 2003). En secciones posteriores se analizará la demanda potencial de agroquímicos,
en particular del 2,4-D.
No se conocen cifras precisas a nivel global acerca de la producción o consumo de 2,4-D

(IARC, 2018), aunque existen algunas estimaciones y datos parciales. La producción de ácido
2,4-D en China, el principal productor mundial, alcanzó 40.000 toneladas anuales en 2010 (Liu,
et al., 2013). Se estima que el consumo total anual de 2,4-D en Estados Unidos solamente fue
de 19–26 millones de litros en el período 2001–2007 (EPA, 2011).
4.2.1. Diferencias entre sales y ésteres. Análisis de volatilidad.

Las diferencias entre las sales aminas y los ésteres consisten principalmente en el tiempo de
acción y la volatilidad de los productos.
La aplicación de ambos fitosanitarios se realiza mediante camiones mosquito o avionetas,

dejando caer el herbicida sobre los campos del productor agropecuario. Los ésteres son más
volátiles, lo que significa que una mayor proporción del producto se evapora o volatiliza. La
distancia hasta el suelo a la cual se suelta el herbicida, y el efecto del viento, junto con el tiempo
hasta que se termine de absorber el producto, genera que, a mayor volatilidad del herbicida,
éste pueda desplazarse hacia otra zona, o campo vecino. Como consecuencia, el productor

agropecuario incurre pérdidas económicas por desperdicios de herbicida, por un lado, y

ambientales por otro, ya que el producto desplazado podría afectar otros cultivos en etapas de
crecimiento. El tiempo desde que se aplican los ésteres hasta que surgen efecto es de 24 horas.
Sin embargo, las sales aminas tardan entre 4 y 5 días en completar su efecto. Por lo tanto, la
mayor volatilidad de los ésteres se ve compensada por un mayor tiempo de aplicación de las
sales aminas. En caso de que haya precipitaciones durante dicho periodo, las consecuencias
son devastadoras y puede concluirse con la pérdida total de una aplicación de 2,4-D sal amina.
En consecuencia, los ésteres son considerados más efectivos, pero se debe ser cuidadoso en el
elegir el día de aplicación para evitar que se desplace a terrenos cercanos.
Cabe destacar que la volatilidad no es igual entre los ésteres. Un estudio realizado por Jorgelina
C. Montoya y Carolina Porfiri (INTA, 2017), ataca esta temática y muestra resultados que
marcan una diferencia sustancial entre ellos.
El estudio se realizó en un ambiente experimental, de laboratorio, evaluando la fitotoxicidad

de cultivos aledaños al que fue dosificado con cada variante del herbicida. Se utilizaron macetas
de 1 kg, con 5 semillas de girasol en cada uno, aplicándoles 10 cm3 de herbicida y
sometiéndolos a 12 hs de día (25 °C) y 12 hs de noche (20 °C). Una vez transcurridas las
primeras 24 hs de estación, se retiraron las macetas del ambiente cerrado en el cual se
encontraban, para tomar muestras al día 0, 3 y 7, a partir de esas primeras horas de estación.
El gráfico de la Figura 4.3. muestra los niveles de fitotoxicidad medida en los diferentes
cultivos aledaños en las tres fechas determinadas, demostrando la mayor volatilidad del IBE
por sobre el EHE. El primero mostró una volatilidad de aproximadamente el 80% del total de
su peso, mientras que el segundo fue del 25%. De este modo, la volatilidad del EHE es
comparable a las sales aminas, representadas en este estudio por la dimetilamina (DMA) y la
sal colina, otra sal amina.

90
80
70
60
Fitotoxicidad (%)
50
40
30
20
10
0
Testigo Colina DMA EHE Ácido IBE
0 Días 3 Días 7 Días
Figura 4.3. Estudio de la volatilidad de diferentes formulaciones de 2,4-D (INTA, 2017).
4.3. Situación en Argentina

Los principales productos finales de 2,4-D en base éster que se comercializan en el mercado
argentino son el etilhexil éster (EHE) y el isobutil éster (IBE), conocidos como 2,4-D etilhexil
y 2,4-D butílico, respectivamente. Ambos herbicidas se comercializan en formato líquido,
principalmente en bidones estándar de 20 litros. En su aplicación es cada vez más usual la
combinación con otros herbicidas para lograr un manejo integral de malezas.
De acuerdo con lo expuesto anteriormente, vale la pena destacar que la aplicación de IBE
incurriría en mayores desperdicios que la aplicación equivalente de EHE, más allá de los daños
que pudiera ocasionar a otros cultivos. Existen casos donde la acción de un éster ha impactado
en cultivos situados a 6 km. de la zona de aplicación. Si bien ya existen regulaciones
provinciales que restringen el uso de ésteres, y en particular el IBE, debido a este efecto existe
la posibilidad de que se prohíba su uso a nivel nacional.
A pesar de todo esto, el IBE continúa siendo el formulado de 2,4-D con mayor volumen de
ventas en Argentina, tal como se puede observar en la Figura 4.4. Los distribuidores de
productos agroquímicos explican que, al tratarse de una de las variedades más antiguas de
2,4-D, los productores agropecuarios tienen cierta inercia hacia estos formulados porque ya lo
han utilizado anteriormente y conocen su eficiencia. De todos modos, el EHE gana tracción
año a año debido a su mayor rendimiento económico y las prohibiciones totales de IBE en
algunas zonas, representando ya un 30% del total de litros de 2,4-D éster comercializados.
En tercer lugar, se ubican las sales aminas. En provincias donde los ésteres están
completamente prohibidos, como Tucumán y Chaco, las sales aminas son el único formulado
que puede aplicarse.

Se estima que en total se comercializan anualmente en Argentina alrededor de 20 millones de

litros en productos basados en 2,4-D, con una demanda estable desde 2014.
Otros
5%
Sales
aminas
20% IBE
45%
EHE
30%
Figura 4.4. Participación de cada variante de 2,4-D en el mercado nacional (Sigma Agro, 2019).
Si bien el 2,4-D existe desde hace más de 70 años, en el país, los herbicidas hormonales en
general tuvieron un gran crecimiento a partir de la campaña 2012/13 (CASAFE). Uno de los
factores que impulsaron este crecimiento fue el fortalecimiento de las malezas, que ya no
podían ser tratadas eficientemente con los productos habituales hasta ese momento. Como se
estudiará más adelante, si se utilizaran las dosis recomendadas para las hectáreas cultivadas en
el país, aún existe un potencial crecimiento considerable de la demanda de esta familia de
herbicidas.

5. MERCADO ARGENTINO DE 2,4-D

5.1. Ciclo de vida
El análisis del ciclo de vida hace referencia a cómo evolucionan las ventas del producto en el
tiempo. Con esta información se clasifica de manera cualitativa al producto en alguna de estas
4 etapas: introducción, crecimiento, madurez y declive.
Dado que el producto a analizar se comporta como un commodity, donde el formulado final es
prácticamente igual, independientemente de la empresa que lo produzca, se amaliza al producto
en general y no sólo el producido por Sigma Agro. Como fue mencionado anteriormente, los
herbicidas en base ácido 2,4-D comenzaron a utilizarse en 1944, por lo que se esperaría que
sea un producto ya maduro en el mercado. La Figura 5.1 representa a modo ilustrativo el estado
del 2,4-D en su ciclo de vida.
Analizando la evolución de las ventas, se concluye que están teniendo un crecimiento

moderado en los últimos 5 años, lo que se explica por un incremento del mercado total de
agroquímicos, y más específicamente de herbicidas. Este aumento de la demanda se debe,
principalmente, a una mayor superficie sembrada total en Argentina, a la necesidad de mayores
rindes, y a una creciente resistencia de las malezas a los productos utilizados.
A su vez, es un producto bien conocido en el ambiente agropecuario, por lo que quedan pocos
clientes potenciales para comenzar a aplicarlo en sus cultivos. En conclusión, se considera que
es un producto maduro, con niveles de venta estables y con un crecimiento moderado constante.
Figura 5.1. Posición del 2,4-D dentro de su ciclo de vida.

5.2. Matriz BCG

La matriz BCG incluye dos variables para analizar sobre el producto: la participación relativa
del producto en el mercado (market share), y su crecimiento dentro del mercado. Es por esto
necesario, en primera instancia, definir el mercado en cuestión.
El mercado se define como todos los herbicidas en base ácido 2,4-D, estos son principalmente
los de base sal amina, y base ésteres, que como mencionado previamente, componen alrededor
del 95% del mercado. Se considera que este mercado es el más representativo no sólo porque
los productos que se comercializan pertenecen directamente a este subgrupo, sino también
porque es importante que cumplan una misma función: herbicida selectivo para la eliminación
de malezas de hoja ancha. Se seleccionan los herbicidas 2,4-D con base técnica sal amina y en
base ésteres por separado para lograr un análisis más profundo y relevante sobre la cartera de
productos.
En el eje X (market share) de la Figura 5.2, se ubican los de base sal amina en una cuota relativa
del mercado baja, y a los de base éster, que son los que Sigma Agro comercializa en mayor
medida, con un porcentaje relativo alto. Para el crecimiento del mercado en el tiempo (eje Y)
se ubican los ésteres con crecimiento alto y los de sal amina con un crecimiento bajo, dado que
tienen niveles de venta estables en los últimos años. El diámetro de los círculos representa el
ingreso anual actual de Sigma Agro para cada producto. Los de base técnica ésteres
representaron un ingreso de USD 2.800.000 y los de base técnica sal amina un ingreso de USD
190.000.
Estrella Incógnito
+
Ésteres
Tasa de crecimiento
Amina
-
Vaca Perro
- Cuota relativa de mercado +
Figura 5.2. Matriz BCG 2,4-D

Como puede observarse en la Figura 5.2, los ésteres se categorizan como un producto del tipo
estrella mientras que los de base técnica sal amina se consideran productos del tipo perro. Los
tipo estrella son los que presentan mayores beneficios potenciales y oportunidades de inversión.
Los tipo perro, generalmente, resultan en ingresos bajos y poco prospecto de crecimiento, por
lo que se recomienda una reinvención o reestructuración del producto o del plan de negocios
asociado, o llegado al caso, en la terminación de su venta. En conclusión se refuerza el enfoque
del proyecto, en el que se busca invertir en la producción de los herbicidas 2,4-D en base éster.
5.3. Análisis de elasticidad cruzada

A pesar de que el mercado argentino de fitosanitarios se encuentra en una tendencia creciente,
cabe preguntarse el grado de sustitución que existe entre el 2,4-D y otros herbicidas
comercializados en el mercado argentino. Para ello, se realiza un análisis de elasticidad cruzada
entre el 2,4-D y los herbicidas más comercializados en Argentina.
La elasticidad cruzada de la demanda se define como el cambio porcentual en la cantidad

consumida de un bien, cuando ocurre un cambio porcentual equivalente en el precio de un
segundo bien, ceteris paribus.
Cuando la elasticidad es negativa, se dice que dos bienes son complementarios.
Ejemplo 5.1:
Si un bien X aumenta su precio en 10%, y como consecuencia la cantidad consumida de otro

bien Y cae 20%, la elasticidad cruzada de la demanda de X respecto de Y será negativa (-2).
Los bienes del Ejemplo 5.1 se comportan como complementarios porque al aumentar el precio
de X, cae su cantidad consumida (salvo bienes Giffen), al igual que — pero en otra proporción
— el bien Y. Lo contrario ocurre con los bienes llamados sustitutos (Robert, 2008).
No fue posible conseguir una serie de precios estandarizados suficientemente grande de valores
de mercado de múltiples tipos de herbicidas, debido en parte a la gran cantidad de productos y
combinaciones existentes para cada químico activo. Sin embargo, sí se conocen los registros
de comercio exterior de numerosos agroquímicos que, al igual que el 2,4-D, son formulados y
comercializados. Si bien económicamente es incorrecto suponer que las curvas de oferta y
demanda (y en consecuencia, los precios) de un producto dependen de sus costos (precio de los
materiales técnicos importados), al tratarse de agroquímicos que se comportan prácticamente
como commodities, empíricamente se conoce que existe una alta correlación entre ambas
variables en el mediano y largo plazo (Dixon, 2009).
Por lo tanto, con el objetivo de realizar un análisis cualitativo entre el comportamiento de otros
herbicidas frente al 2,4-D, se analiza la elasticidad cruzada a partir de los precios FOB y las
cantidades importadas y exportadas en Argentina en el período 2006–2017, sin perjuicio de

que estos valores puedan diferir considerablemente de las elasticidades reales de cada par de
herbicidas en el mercado de formulados.
Se observa en la Figura 5.3 que, de los productos analizados, el 58% posee elasticidad cruzada
negativa, comportándose así como complementarios frente al 2,4-D. La atrazina y el
tiametoxam poseen una elasticidad positiva, pero menor al 0,1. Entre los herbicidas con
comportamiento sustituto más marcado se encuentran el glifosato (0,81), dicamba (0,44) y
diclosulam (1,99).
Diclosulam
Glifosato
2 Atrazina
2,4-D
Tiametoxam
Elasticidad cruzada (vs. 2,4-D)
0
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
Dicamba
Sulfentrazone Paraquat Picloram
-2
Cletodim
S-Metolacloro
-4 Metolacloro
Flumioxazin
-6
-8
Coeficiente de correlación (precios)
Figura 5.3. Elasticidad cruzada para distintos tipos de herbicidas con relación al coeficiente de correlación entre
sus precios. El tamaño de las burbujas representa el monto promedio importado por año en USD.
En conclusión, el 2,4-D es un sustituto complementario de los productos más utilizados en el

mercado. Esto genera que tenga menos volatilidad en la demanda relativa de herbicidas, y una
mayor seguridad de que su demanda no disminuya debido a una sustitución por otro producto.
5.4. Marco Regulatorio

5.4.1. Contexto argentino
La gran mayoría de las actividades económicas y aquellas que tienen algún efecto sobre el
medio ambiente se encuentran reguladas tanto por el Estado Nacional como por los Estados
Provinciales, y otros organismos estatales. La producción, importación, exportación, y
aplicación de agroquímicos no es la excepción, aunque no existe una Ley Nacional única que
regule la aplicación y uso de productos fitosanitarios. A la fecha, la única norma de
presupuestos mínimos existente es la ley 27.279, conocida como de “productos fitosanitarios”,
aunque regula la gestión de los envases vacíos de dichos productos, en lugar de su utilización.

Como consecuencia, en materia regulatoria, al no existir una norma generalizada, los

estándares provinciales varían notablemente (Paz Belada, 2017).
Sin embargo, un jugador importante en el control de los agroquímicos es el Servicio Nacional

de Sanidad y Calidad Agroalimentaria (SENASA). Se encuentra dotado de personería jurídica
propia, dependiente del Ministerio de Producción y Trabajo de la Nación, y de la Secretaría de
Agroindustria. Se encarga de ejecutar políticas nacionales en materia de sanidad y calidad
animal y vegetal (SENASA, s.f.).
Puede consultarse en el Anexo II: Regulación Nacional y Provincial de agroquímicos, a modo

de resumen, la normativa nacional y provincial vigente que regula o incide en la regulación de
agroquímicos.
5.4.2. Restricciones de uso y aplicación

Por otra parte, el uso y aplicación de ciertas variedades del herbicida 2,4-D está prohibida en
determinadas épocas del año, o incluso en su totalidad. Al tratarse de una restricción provincial,
significa que no se trata de una regla general, sino dispuesta por cada provincia en particular.
Asimismo, las razones por las cuales se limita el uso y aplicación varían dependiendo de cada
provincia, pero, a modo general, se resumen en la volatilidad del producto y época del año que
favorece dicho efecto.
Más aún, en el caso de Córdoba, se prohibió el uso y aplicación en la época coincidente con la
brotación y floración de ciertos cultivos de hoja ancha, como los frutales, hortalizas o flores
ornamentales, por ejemplo.
En la Tabla 5.1 se presentan las restricciones provinciales ya existentes en el país.

Tabla 5.1
Restricciones provinciales de uso y aplicación de 2,4-D (La Gaceta, 2017), (DESAB, 2017),
(Infocampo, 2019).
Provincia Formulación Ley / art. Modo Restricción

Córdoba IBE Ley 8.820 Art. 1 A–T–M 1/8 – 31/3
Santa Fe IBE Ley 11.273 Art.1 A–T–M Todo el año
2,4-D sales aminas 6 km* Ley 11.273 Art.2 A
2,4-D sales aminas 1 km* Ley 11.273 Art.3 T

Bs. As. IBE A–T–M 1/10 – 31/3
La Pampa 2,4-D éster Resolución 2043/06 A–T–M 1/10 – 31/3
Tucumán 2,4-D éster y 2,4-D DB Resolución N° A–T–M Todo el año
2,4-D sales aminas 291/(Saaya) A–M Todo el año
Chaco 2,4-D éster Ley 7.032 A–T–M Todo el año

*de poblados, escuelas rurales, centros apícolas, huertas, ríos, arroyos y pozos para extracciones de agua para
consumo humano. A: Aéreo, T: Terrestre, M: Manual.
5.4.3. Registro de herbicidas. Situación en Argentina

Como se introdujo en el Decreto-Ley 3489/58, dentro del marco regulatorio Nacional, los
productos fitosanitarios deben ser inscriptos en un registro nacional, administrado y controlado
por el SENASA.
Así resulta que, con la finalidad de importar, producir o comercializar cualquier herbicida en
base ácida 2,4-D, el SENASA debe otorgarle a la empresa solicitante registros que la habiliten.
Dicho requisito abarca tanto a productos finales, como a insumos o bases técnicas para la
formulación de herbicidas. Este proceso de solicitud y registro demora, como mínimo, dos
años.
Sin embargo, existen dos alternativas que lo evitan o reducen. La primera consiste en adquirir
el paquete de estudios realizado por una empresa poseedora del registro, en caso de que se
requiera el mismo análisis de toxicidad para el producto. Esta modalidad tiene un costo
variable, dependiendo la negociación entre empresas, que ronda los USD 50.000, pero ahorra,
aproximadamente, seis meses del proceso total. La segunda consiste en la compra de un “clon”,
es decir, un registro con idénticas características a otro ya existente. Esto acarrea un costo
estimado de USD 0,05 por litro producido, a manera de regalías para la empresa poseedora del
registro. Nuevamente, dicho valor puede ser negociado entre empresas. Si bien esta opción
puede resultar atractiva, el “clon” depende en un 100% del registro original, por lo que quedaría
a merced del anterior, y una caída de la original generaría la caída del clon.

Una empresa productora de fitosanitarios debe contar con registros para su insumo importado
y su cartera de productos comercializados. Por ejemplo, Sigma Agro cuenta con el registro para
la importación de ácido 2,4-D y para la comercialización de EHE, IBE y demás. No es
necesario contar con registros para los pasos intermedios de la cadena productiva.
En cuanto al mercado de herbicidas 2,4-D argentino, la gran mayoría de las empresas cuenta
con los permisos necesarios para la importación, producción y comercialización del IBE. Esto
no ocurre con el EHE ya que pocas empresas cuentan con el registro necesario. Esta situación
imposibilita que importen el material técnico necesario para su formulación, sin incurrir en los
costos y demoras necesarias para el registro en el SENASA, o sin invertir en una línea de
síntesis del técnico (Sigma Agro, 2019).
5.5. Análisis de Porter

El desarrollo del modelo de las 5 fuerzas, introducido por Michael Eugene Porter (economista,
investigador y conferencista nacido el 23 de mayo de 1947, en Ann Arbour, Estados Unidos
(Biografía, 2018)) en 1979, permite analizar una industria a través de la identificación y análisis
de: la rivalidad entre los competidores, el poder negociador de los proveedores y clientes, y la
amenaza de nuevos entrantes y productos sustitutos.
Para el presente trabajo se realiza el análisis de Porter para la industria de los herbicidas,
aplicado a aquellos formulados a partir de 2,4-D.
A continuación, en la Figura 5.4, se presenta el diagrama de la Cruz de Porter.

Figura 5.4. Cruz de Porter para el mercado de 2,4-D.
Proveedores
El poder de negociación de los proveedores de insumos para la producción de 2,4-D es bajo.
El ácido 2,4-D (materia prima) se comercializa como un commodity. En Argentina,

actualmente hay una sola empresa que produce el ácido localmente: Atanor SCA, que además
posee el mayor share de formulados de 2,4-D vendidos en el país (llegando al 40% si además
se tiene en cuenta que ellos formulan los productos de Dow). La mayoría del total de ácido 2,4-
D utilizado se importa desde proveedores en China, y en menor medida India. Esta opción de
aprovisionamiento resulta más rentable, pero por cuestiones de financiamiento y logísticos, las
empresas suelen recurrir, ocasionalmente, a Atanor para satisfacer demandas pequeñas. De
todas formas, la cantidad que se compra localmente es despreciable frente al volumen que se
importa. Además, se utilizan muy bajas cantidades de otros insumos para la formulación del
producto final, y que también se comercializan como commodities.
Clientes
El poder de negociación de los productores agropecuarios, clientes del 2,4-D es alto. Al igual
que los insumos para su producción, no hay gran diferenciación mediante la calidad del
herbicida. Es así como se traslada el poder de negociación de los proveedores de insumos hacia
los clientes, actuando la industria de herbicidas como proveedores de los productores
agropecuarios.
A pesar de que los formulados no son commodities propiamente dicho, tienen características
que los asemejan. Los clientes determinan la marca a comprar según dos factores
principalmente. En primer lugar, se encuentra el precio. Éste suele estar determinado
principalmente por 2 elementos: el precio FOB del ácido 2,4-D, y la relación entre la oferta y
la demanda, ya que la cadena de abastecimiento del negocio funciona bajo modalidad push (se
vende una vez producido). En segundo lugar, se encuentra el tipo de financiamiento que
pueda ofrecer el vendedor dado el contexto macroeconómico de incertidumbre que se ha
instalado en el país hace varios años, y la forma en la que se trabaja en la industria, con muchos
costos hundidos e inversiones grandes a corto y mediano plazo.
Si bien se analiza al productor agropecuario como último eslabón de la cadena, existe un

intermediario. La mayoría de las empresas, como es el caso de Sigma Agro, venden
principalmente a distribuidores. Dichas empresas ofrecen financiación a la distribuidora,
mientras que ellas hacen lo mismo con los consumidores finales.
Dado que el principal cliente para Sigma Agro son las distribuidoras de agroquímicos, el
mercado cuenta con un número más reducido de participantes, aunque de mayor volumen. De
esta manera, a mayor concentración de clientes, se vuelve más eficiente la relación, pero más
riesgosa.

Sin embargo, no son pocas las empresas distribuidoras con operaciones en las zonas de venta
de Sigma Agro. Según información de la Federación de Distribuidores de Insumos
Agropecuarios, se encuentran 128 en la Provincia de Buenos Aires (CADESABA, s.f.), con
mayor concentración en el norte del territorio, 30 en Santa Fe (CEPIAS, s.f.), 86 en Córdoba
(CADEASAC, s.f.) y otros más en La Pampa (FeDIA, s.f.). De esta manera, se concluye que
no se encuentra excesivamente concentrada la clientela de Sigma Agro, reduciendo el riesgo.
Nuevos entrantes
La amenaza que representan los nuevos entrantes al negocio de herbicidas 2,4-D es baja. Para
poder importar, producir, y/o comercializar cualquier herbicida en base ácido 2,4-D, se
necesitan certificados y permisos que representan una enorme carga de procesos burocráticos
que implican tiempo y dinero, conformando así un mercado con barreras de entrada elevadas.
Además, al tratarse de un producto industrial, la escala es un factor relevante para la viabilidad
económica.
Sustitutos
La amenaza que representan los productos sustitutos del herbicida en base ácido 2,4-
D es baja. Ello se debe a que no hay un producto en el mercado que reemplace directamente al
2,4-D, aunque ciertas mezclas de agroquímicos pueden complementar la acción del
herbicida. Hablar de sustitución directa no sería del todo acertado, sino que se trata, más bien,
de bienes complementarios. Sí existe sustitución directa entre los distintos tipos de herbicidas
en base ácido 2,4-D, como ya se explicó anteriormente.
Sin embargo, si el 2,4-D fuera finalmente erradicado del mercado mundial, no se vería
mayormente afectada la producción agropecuaria, dado que las malezas de hoja ancha podrían
ser aún eliminadas con la aplicación de un mix de diferentes herbicidas, aunque a mayor costo
y menor eficiencia. De esa manera, podría definirse a esas mezclas como sustitutos, aunque no
suelen comercializarse en el mercado directamente. Asimismo, el hecho de que el consumo de
los productores agropecuarios se rija por costumbre añade al caso de estudio del 2,4-D. Al ser
un herbicida que data de la Segunda Guerra Mundial, resulta difícil pensar que un productor
decida sustituirlo por un mix de productos.
Otro aspecto para destacar, sumando al anterior, es la vigencia del 2,4-D. De la totalidad de
herbicidas comercializados en la década de 1960, el 60% ha sido prohibido por diferentes
implicancias ambientales. Sin embargo, uno de los remanentes es el 2,4-D (Phillips
McDougall, 2018), lo que muestra que, si no fue prohibido hasta el día de la fecha, resulta
difícil que se lo haga y sea sustituido por otro herbicida.
Competidores
El nivel de rivalidad entre las empresas del rubro de este tipo de herbicidas es medio. En
Argentina hay un gran número de empresas que producen y comercializan herbicidas en base
ácido 2,4-D, aunque son pocas las que lo producen en plantas propias, el resto los formula a

fasón. Los productos finales, como ya se mencionó, no suelen tener diferencias significativas,
por lo que la competencia es muy fuerte. En la Figura 5.5 se presenta la distribución del
mercado actual de 2,4-D.
Otros
3.5M Atanor
Sigma 5.6M
1.0M
UPL
1.5M
Dedalo
Dow 3.0M
2.4M
Surcos
3.0M
Figura 5.5. Participación de cada empresa en el mercado de 2,4-D en litros
Sin embargo, la trascendencia de la fuerza de los competidores es media debido a que el

mercado todavía está en crecimiento y los niveles de consumo potencial de herbicidas de 2,4-
D todavía son superiores a los del consumo real.
Cabe aclarar que, tras la realización del presente proyecto y formando parte del reducido
número de empresas que sintetizan el material técnico en el país, Sigma Agro se encontrará en
una posición de competencia diferente a la actual. Empresas que hoy son prestadores de
servicios, se convertirían en competidores directos. Por ejemplo, UPL hoy sintetiza productos
para Sigma Agro, que podrá producir por cuenta propia en el futuro.
Por último, toda empresa formuladora que cuente con una estructura comercial sólida, en vías
de potencial crecimiento, puede convertirse en un agresivo competidor en el mercado, dado
que puede expandirse a un costo marginal inferior que los nuevos entrantes del mercado.
Estado
Para finalizar, y considerando el marco en el cual se ubica la industria de 2,4-D,
el Estado puede convertirse en una sexta fuerza de Porter, entendiendo su poder como alto. Es
el encargado de regular los aranceles a la importación y la potencial prohibición de aplicación
de algún agroquímico. Debido a esto, una posición favorable del Estado frente a la defensa de
la síntesis nacional de 2,4-D se vuelve fundamental para el desarrollo del proyecto de
ampliación de la línea.
Como conclusión, se observa que el principal jugador de la cadena son los clientes a los cuales
debe capturar Sigma Agro, ofreciéndole valor más allá del producto final que

comercialice. Asimismo, la competencia es un factor a considerar. Los sustitutos, así como los
nuevos entrantes, carecen de carácter amenazante, mientras que los proveedores no se
convertirán en una fuerza relevante en ningún escenario de corto y mediano plazo. Aun así, es
de valorar una relación cordial o alianzas con proveedores del exterior, entendiendo que
solamente Atanor SCL produce ácido 2,4-D en el país.

6. PROYECTO DE INVERSIÓN
6.1. Introducción al proyecto
El presente proyecto de inversión consiste en la ampliación de una línea de síntesis de 2,4-D
en base éster a partir del precursor ácido 2,4-D.
Al día de la fecha, Sigma Agro terceriza tanto la síntesis química del material técnico como la
formulación del portafolio de productos a partir de 2,4-D en base éster. Dicha modalidad de
producción se conoce como “fasón”, la cual se utiliza con frecuencia en el mercado nacional
de agroquímicos. Por el contrario, la empresa posee líneas de neutralización y formulación de
sales aminas dentro de su planta en Mercedes, Provincia de Buenos Aires.
Es así como la realización del presente proyecto le permitiría a la empresa producir de forma
interna la totalidad de herbicidas 2,4-D que actualmente comercializa.
Tabla 6.1
Tabla comparativa entre aranceles de importación del Mercosur y Argentina (AFIP, 2019).
Código Descripción Mercosur Argentina

2918.99.12 Ácido 2,4-diclorofenoxiacético (2,4-D), sus 14% 14%
sales y sus ésteres
2921.11.22 2,4-Diclorofenoxiacetato de dimetilamina 12% 12%
2922.19.12 2,4-Diclorofenoxiacetato de 14% 14%
triisopropanolamina
2922.19.13 2,4-Diclorofenoxiacetato de 14% 14%
dimetilpropanolamina
3808.93.22 Los demás, a base de ácido 2,4- 14% 35%
diclorofenoxiacético (2,4-D), ácido 4-(2,4-
diclorofenoxi)butírico (2,4-DB), ácido (4-cloro-
2-metil)fenoxiacético (MCPA) o de derivados
de 2,4-D ó 2,4-DB
Como puede observarse en la Tabla 6.1, la importación del precursor ácido 2,4-D o los
materiales técnicos se encuentra arancelada a razón del 14%, así como el resto de los químicos
2,4-D (categoría 29 de la nomenclatura del Mercosur), tanto en el Mercosur como en Argentina.
Sin embargo, llama la atención la disparidad en los cargos aduaneros para los herbicidas
formulados a partir de 2,4-D. Esta sustancial diferencia dificulta la importación y venta directa
de formulados, reduciendo su margen de ganancia comparativamente con las plantas
formuladoras del país. Dicho arancel actúa en defensa de la producción nacional.
Por otro lado, los dos principales herbicidas formulados a partir del 2,4-D base éster son el
EHE e IBE. Los productores agropecuarios del país suelen aplicar el segundo principalmente

por costumbre de uso. Sin embargo, como se mencionó anteriormente, el IBE resulta
considerablemente más volátil que el EHE, lo que genera mayores desperdicios y un mayor
riesgo de afección a zonas aledañas a la aplicación. Consecuentemente, existe la posibilidad de
que se reglamente la prohibición de su aplicación en los suelos del país, lo que generaría un
incremento en el mercado de EHE. En dicho escenario, Sigma Agro pertenecería al reducido
grupo de empresas nacionales que cuentan con la capacidad de sintetizar y formular EHE.
Así como se expuso en el marco regulatorio, si bien no se encuentra arancelada de manera

excesiva, el registro del material técnico éster importado agrega tiempos de demora y costos a
aquella empresa que quiera importarlo para formular EHE y/o IBE. Asimismo, el suministro
de técnico éster desde el mercado chino, no resulta fluido ni simple como el de ácido 2,4-D, al
ser un producto poco comercializado en el mercado de insumos químicos. Estos factores
vuelven aún más atractivo el proyecto de inversión en una línea de síntesis del técnico.
6.2. Análisis FODA del proyecto de inversión

El análisis FODA se destaca dentro del abanico de herramientas de análisis de entorno de una
empresa, proyecto o servicio. Se presenta como una herramienta cuya aplicación a proyectos
permite el análisis de sus características internas (Fortalezas y Debilidades) y externas
(Oportunidades y Amenazas). En la Figura 6.1 se puede observar la herramienta aplicada al
proyecto en cuestión. Finalmente, se cruzan entre sí para lograr determinar áreas de avance y
defensa.
Análisis interno Análisis externo
Fortalezas Oportunidades
a. Estructura comercial de Sigma Agro. a. Potencial prohibición de IBE.

b. Conocimiento técnico y experiencia b. Discriminación entre IBE y EHE por
en el proceso productivo. parte de los gobiernos provinciales.
c. Alianzas estratégicas con c. Reducido número de empresas
proveedores y competidores. nacionales sintetizando bases éster.
d. Certificaciones para producir y d. Aranceles altos a las importaciones
comercializar los productos finales. de formulados finales.
Debilidades Amenazas
a. Introducción de un proceso a. Aumento de la participación de las

minuciosamente controlado. grandes empresas multinacionales.
b. Alta sensibilidad a los costos. b. Potencial tendencia hacia reemplazo
del 2,4-D.
c. Reducción de los aranceles a las
importaciones de formulados finales.

Figura 6.1. Matriz FODA del proyecto de inversión en una línea de síntesis de material técnico en base éster
6.2.1. Análisis interno

Fortalezas
a. Estructura comercial de Sigma Agro
Sigma Agro es una empresa ya instalada en el mercado de fitosanitarios, con potencialidad para
volverse un jugador relevante en el área de insumos para tratamiento de suelos de cultivo.
Cuentan con buenas relaciones con empresas proveedoras del insumo 2,4-D ácido del mercado
chino. A su vez, Sigma Agro ya se encuentra vendiendo los formulados de 2,4-D en base éster
(entre ellos EHE e IBE), por lo que cuentan con clientes en diferentes zonas del país. Es una
empresa ya instalada en el mercado de fitosanitarios.
b. Conocimiento técnico y experiencia en el proceso productivo

Sigma Agro cuenta con un equipo de químicos capacitados en la síntesis del material técnico
de 2,4-D en base éster, quienes conocen los requerimientos necesarios para la ampliación de la
línea, así como para la producción diaria. Este punto representa un ahorro al no enfrentarse a
la necesidad de contratar nuevos profesionales o consultores técnicos. Sigma Agro no innovará
en un proceso productivo revolucionario, sino que ya se encuentra totalmente estandarizado.
c. Alianzas estratégicas con proveedores y competidores

Sigma Agro cuenta con relaciones comerciales con proveedores de origen chino en su
operatoria actual. Ellos mismos serán quien provean insumos para la nueva línea. La empresa
se ahorrará la necesidad de buscar nuevos proveedores y entablar nuevas relaciones con otra
empresa desconocida. Además, mantienen una buena relación con varios competidores, a
quienes podrá ofrecer producir el material técnico 2,4-D éster a fasón en su planta, debido a
que tendrá capacidad ociosa.
d. Certificaciones para producir y comercializar los productos finales

Los herbicidas 2,4-D éster requieren de unas certificaciones nacionales para poder importar,
producir o comercializarlos en el país. Estas certificaciones demandan tiempo y dinero para
quien quiera tramitarlas. La empresa Sigma ya cuenta con los registros necesarios.
Debilidades
a. Introducción de un proceso minuciosamente controlado
En la planta de Mercedes de Sigma Agro solo se realizan formulaciones. La introducción de
una nueva línea para la síntesis representará un proceso notoriamente más complejo que la
formulación.

b. Sensibilidad a los costos

El margen de ganancia por unidad vendida, en el mercado de fitosanitarios, es bajo. Por lo
tanto, se deben tener muy bien optimizada y controlada la estructura de costos debido a que
cualquier incremento generará un cambio significativo en el margen.
6.2.2. Análisis externo

Oportunidades
a. Potencial prohibición de IBE
Es una posibilidad que el herbicida 2,4-D con base éster butílica (IBE) sea prohibido dentro de
los próximos 2 a 3 años debido a su gran volatilidad. Dicha prohibición convertiría a Sigma
Agro en una de las pocas empresas productoras de EHE en el país, ubicándolo en una posición
privilegiada para ganar mercado.
b. Discriminación entre IBE y EHE por parte de los gobiernos provinciales

Actualmente tanto el IBE como el EHE cuentan con la habilitación por parte de SENASA para
ser aplicado en todo el país. Sin embargo, como ya se explicó anteriormente, varios gobiernos
provinciales han decretado la prohibición, total o parcial, de la aplicación de todos los
herbicidas en base 2,4-D éster. Lamentablemente, hoy en día estas regulaciones no hacen
referencia específica al IBE, a pesar de que ya se probó la menor volatilidad en comparación
al EHE. Es por esto que, si se llega a lograr dicha discriminación, el mercado de EHE crecería
notablemente, y Sigma estaría en una posición favorable para aprovechar la oportunidad.
c. Reducido número de empresas nacionales sintetizando en base éster

Actualmente, la producción a nivel nacional de 2,4-D en base éster está en manos de una
reducida cantidad de empresas, siendo las únicas relevantes, Atanor y UPL. De concretarse el
proyecto, Sigma Agro quedaría en una posición diferencial frente a la competencia.
d. Aranceles altos a las importaciones de formulados finales

La importación de formulados en base éster tiene un arancel de 35% (AFIP, 2019), volviendo
costoso para las empresas obtenerlo desde el exterior. Esta situación alimenta la necesidad de
producirlo en la planta.
Amenazas
a. Aumento de la participación de las grandes empresas multinacionales
La Cámara de Sanidad Agropecuaria y Fertilizantes está formada por las empresas
multinacionales con presencia en Argentina, como Bayer o Syngenta. Cuentan con un gran
poder económico y posibilidad de inversión en el país, por lo que son una constante amenaza
a los productores nacionales.

b. Potencial tendencia hacia reemplazo del 2,4-D

Existe la posibilidad de que los productores prefieran utilizar un mix de herbicidas para
reemplazar a los más clásicos como el glifosato o el 2,4-D. Sin embargo, esta tendencia no
representa una gran amenaza en el corto ni mediano plazo al mercado de herbicidas 2,4-D.
c. Reducción de los aranceles a las importaciones de formulados finales

Existe la posibilidad de que el Estado Nacional opte por reducir el arancel de importación del
formulado final 2,4-D en base éster hasta el punto en que sea más barato que elaborarlo
localmente. Igualmente, es una posibilidad muy remota en el corto y mediano plazo.
A modo de corolario, en cuanto al aspecto interno del proyecto, se resalta la numerosa cantidad
de fortalezas que lo caracterizan, así como la reducida presencia de debilidades. Sin embargo,
son las amenazas las que, dadas particulares situaciones, pueden convertirse en debilidades.
Aun así, se hace especial énfasis en la potencialidad que posee, a raíz de las destacadas
oportunidades ofrecidas por el contexto actual.
6.2.3. Generación de estrategias. Áreas de avance y defensa

A raíz del entendimiento de la situación interna y externa con la cual se enfrenta el proyecto de
ampliación de la línea de producción de 2,4-D en base éster, se procede a la generación de
posibles estrategias, basadas en el análisis FODA. Estas se basan en dos grandes categorías,
visibles en la Figura 6.2: áreas de avance, al cruzar las fortalezas con las oportunidades, y áreas
de defensa, al cruzar debilidades con amenazas.
FODA OPORTUNIDADES AMENAZAS

Área de avance
Utilizar las fortalezas para
FORTALEZAS Aprovechar Fortalezas para
evitar las amenazas.
maximizar Oportunidades
Área de defensa
Minimizar las Debilidades
DEBILIDADES Minimizar Debilidades y evitar
aprovechando las Oportunidades
Amenazas
Figura 6.2. Áreas de avance y defensa resultantes del análisis FODA
Áreas de avance
La definición de áreas de avance en el desarrollo del análisis FODA del presente proyecto
consiste en aprovechar las fortalezas que posee, a fin de maximizar sus oportunidades y sacar
el mayor provecho posible a la potencialidad que lo caracteriza.
A continuación, se presentan diferentes alternativas de avance:
 Aprovechando las fortalezas de Sigma Agro para comenzar a producir el 2,4-D éster y las
oportunidades del mercado, pocas empresas sintetizándolo y aranceles altos para su

importación, se presenta una gran área de avance para crecer en market share y en
relevancia dentro del mercado. Asimismo, la figura de la empresa podría crecer si
comienza a vender a fasón el 2,4-D éster.
 Otra área de avance se encuentra ante la posibilidad de prohibición total del IBE. Adecuar
la línea de producción de dicho herbicida para que produzca EHE no representa ningún
problema. Además, siendo una de las pocas empresas produciéndolo, la oportunidad de
crecimiento que se le presentaría a Sigma Agro sería notable. Un escenario similar
ocurriría en el caso de que los gobiernos provinciales habiliten el uso de EHE: el mercado
potencial crecería significativamente, y la empresa se encontraría en una posición
privilegiada para prosperar.
Áreas de defensa
Así como el proyecto cuenta con áreas de avance, sobre las cuales crecer y volverse parte
fundamental de la historia de Sigma Agro, cuenta con debilidades y amenazas que vuelven
necesario el desarrollo de estrategias defensivas, a fin de protegerse ante las eventuales
contingencias a las que se enfrente. Dichas estrategias buscan minimizar las debilidades y
evitar las amenazas. A continuación, se presentan posibles alternativas:
 Llegado el caso que no se prohíba la aplicación de IBE, hay muchos productores y agentes
del mercado que consideran a todos los ésteres como similares. Esto presenta un problema
para los productores de EHE ya que se ven afectados por la mala imagen del IBE. Es por
esto que se presenta como un área de defensa. Los productores deberán lograr un consenso
nacional sobre la discriminación entre los herbicidas 2,4-D éster.
 Generar valiosas relaciones con empresas competidoras, a fin de evitar ser absorbidos por
las grandes empresas multinacionales. Estas alianzas pueden resultar determinantes en
caso de que ocurra dicho escenario.
 En un escenario en el que se reduzca el arancel a los formulados finales, las empresas

chinas podrían acaparar mercado. En dicho caso, se perdería la ventaja competitiva
esperada por el proyecto. Aun así, dicha disminución debe ser desmesuradamente grande
como para que sea significativo el impacto.
A modo de conclusión del previo análisis FODA, Sigma Agro cuenta con la posibilidad de
crecer en un mercado ya maduro, pero carente de las más nuevas tecnologías en materia de
síntesis de material técnico en base éster. De esta manera, el presente proyecto resulta atractivo
para la empresa.

7. SEGMENTACIÓN Y POSICIONAMIENTO
7.1. Segmentación
7.1.1. Objetivo
A la hora de realizar la segmentación de clientes, el objetivo es crear grupos homogéneos para
luego poder identificar los de mayor valor para el negocio. Las características buscadas son:
que sean diferenciales unos de otros; medibles para poder cuantificar su tamaño; accionables
para poder sacarles provecho; significativos para que valga la pena tenerlos en cuenta;
comprensivos dado que en total se debe cubrir a toda nuestra población; y finalmente
excluyentes que significa solo se puede pertenecer a un segmento a la vez.
7.1.2. Shapiro y Bonoma

Siguiendo las pautas anteriores y basándose en el modelo de Shapiro y Bonoma para mercados
B2B, se desarrolla el análisis de las variables a utilizar en la segmentación. Se encuentra que
las más adecuadas son las demográficas y operativas. Quedaron fuera el enfoque de compra
dado que la mayoría de las relaciones compradores-vendedores es similar, al igual que las
políticas de compra que suelen estar fijadas. También se decide no incluir los factores
situacionales ya que no existen urgencias a la hora de la aplicación del herbicida foco del
proyecto, ni tampoco es de importancia el tamaño de un pedido en particular. Por último, las
características personales no entran en juego en el rubro.
7.1.3. Tipo de empresa

Con respecto a las variables demográficas se segmenta por el tipo de empresa. En este caso hay
dos grupos: los distribuidores y los productores. Los primeros son intermediarios que sirven
para facilitar la cadena de abastecimiento a los productores. Existe la posibilidad de que el
productor compre directamente, sin embargo, esto solo ocurre cuando el tamaño del campo del
cliente supera las 10.000 hectáreas. Además, el potencial de crecimiento es menor al de un
intermediario, que puede seguir expandiendo a su clientela mientras que el productor no suele
comprar terreno de forma constante.
Se incluye en la Tabla 7.1 los últimos censos agropecuarios nacionales de la Argentina. La

tendencia es hacia la consolidación de productores, sin embargo, la cantidad de players es de
casi 300.000. Se debería contar con una estructura muy grande y costosa para poder atender a
este segmento.

Tabla 7.1
Censos agropecuarios nacionales de la Argentina.
Año Cantidad Superficie Promedio

1952 564.891 200.209 0,45
1960 471.756 175.142 0,38
1969 538.430 210.856 0,39
1988 421.221 177.437 0,42
2002 333.533 174.809 0,52
2008 283.074 160.475 0,57
Superficie en miles de hectáreas. (CNA, 2018)
A la hora de evaluar el valor de los dos segmentos, se determina que el de los distribuidores es
mayor. Esto se debe al potencial de crecimiento que tienen: cada nuevo cliente o pedido que se
hace al intermediario puede traducirse en más compras a la empresa que lo provee. También al
agrupar clientes finales, generan un flujo más constante. Por otro lado, el productor compra
para su propio consumo que suele ser estable en el tiempo como ya se comentó, anteriormente.
La habilidad de capturar valor en los distribuidores es levemente inferior al de los productores,

tal como se representa en la Figura 7.1. Sigma Agro cuenta con una cartera de productos que
cubre todas las necesidades en la protección de cultivos. Es decir, se puede ofrecer no solo 2,4-
D sino brindar soluciones integrales, tanto para el distribuidor como para el productor. Sin
embargo, es más fácil cerrar negocios con los productores ya que al evitarse el intermediario,
consiguen un mejor precio.
Los productores grandes suelen representar un 10% de las ventas, mientras que el 90% restante
es de los distribuidores.

Distribuidor
Valor del segmento
Productor
-
- Habilidad para capturar valor +
Figura 7.1. Selección segmento tipo de empresa.
7.1.4. Tamaño de empresa

En la Figura 7.2 se muestra la ubicación de los distribuidores de agroquímicos de la provincia
de Buenos Aires. Como mencionamos en la sección anterior, es muy costoso atender a los
productores directos. Los distribuidores se encuentran esparcidos para cubrir una mayor área.
Sin embargo, el número sigue siendo muy alto. Es por esto que se analiza el tamaño o volumen
de compra potencial de los intermediarios.

Figura 7.2. Mapa de distribuidores de la provincia de Buenos Aires. (CADESABA, s.f.)
Entonces la segunda variable dentro de las demográficas que se analiza es el tamaño de la

empresa. Los segmentos son: chicos y grandes según el volumen de compra. Sigma Agro S.A.
considera volúmenes mayores a USD 1.000.000 como clientes grandes. Al analizar el valor de
ambos, es lógico encontrar que los últimos son los de mayor valor, tal como se muestra en la
Figura 7.3. Esto se debe a que los clientes de mayor tamaño permiten amortizar los costos fijos
de cada venta (no solo operativos sino también administrativos y comerciales) sobre una
cantidad más grande.
Sin embargo, al evaluar la habilidad para capturar valor del segmento, es considerablemente
más difícil con los grandes que los pequeños. Las razones son que el poder de negociación
suele venir vinculado con el volumen de la compra. Al ser negocios más grandes, Sigma Agro
S.A. se ve a obligada a flexibilizar las condiciones para evitar perder la venta. En cambio, con
los clientes chicos, esta fuerza es menor.
Según conversaciones con la empresa, el segmento en cuestión sigue la regla de Pareto, donde
aproximadamente el 80% del volumen facturado corresponde al 20% de los clientes.

Grandes
+ Valor del segmento
Chicos
-
Figura 7.3. Selección segmento tamaño de empresa.
7.1.5. Ubicación geográfica

Al analizar la última variable de la segmentación demográfica, la ubicación geográfica, de la
Figura 7.4. se obtienen dos grupos: los que se encuentran dentro de la zona de acción de Sigma
y los que operan por fuera de esta área.
Figura 7.4. Principales áreas agropecuarias vs área de operación de Sigma Agro SA. De arriba a la izquierda a la
derecha abajo: maíz, trigo, sorgo, soja y girasol. (INTA Agro, 2019)
En esta variable se encuentra la mayor brecha del análisis, representada en la Figura 7.5. Los
que se encuentran dentro del área, no solo cuentan con mayor valor, sino que Sigma Agro S.A.

posee más habilidad para capturarlos. La principal razón es que la dispersión geográfica de
Sigma ha sido planeada estratégicamente para cubrir las áreas con mayor superficie plantada,
cubriendo la demanda de forma rápida. No hay grandes consumos de herbicidas fuera de la
zona de alcance. Por lo tanto, si bien la habilidad de capturar valor es muy baja, no existe
preocupación alguna ya que su valor también lo es.
Se estima que el 95% del consumo de 2,4-D se realiza dentro de la zona geográfica de Sigma.
Dentro
+Valor del segmento
Fuera
-

Figura 7.5. Selección segmento ubicación de empresa.
7.1.6. Condición de cliente – no cliente

La última variable a analizar corresponde a la categoría de operativas del modelo de Shapiro y
Bonoma: la condición de cliente o no cliente.
Al determinar el valor de cada uno de estos segmentos se determina que son similares. Ya sea
un cliente o no, se puede asumir que se genera el mismo valor por cada litro de herbicida que
compran. Sin embargo, la habilidad para capturar valor es diferente. Esto se puede observar en
la Figura 7.6.
Los ya clientes cuentan con experiencia previa, tienen conocimiento de la manera en que
trabaja Sigma Agro S.A. y han probado producto de la marca. Por otro lado, los no clientes
traen consigo varias barreras a superar, una primera transacción siempre implica un mayor
esfuerzo para que se concrete.
Actualmente, Sigma Agro S.A. cuenta con un market share del 5% de 2,4-D, indicador que se
puede tomar como representativo de la segmentación bajo análisis.

No cliente Cliente
-Valor del segmento
Figura 7.6. Selección de segmento cliente-no cliente
7.1.7. Ponderación
Para finalizar el análisis, en la Figura 7.7 se observa que se agrega una dimensión más a la
matriz que se venía utilizando. Se ponderan las segmentaciones según su importancia, donde
un mayor tamaño representa un mayor peso en la matriz.
Según conversaciones con la gerencia de la empresa, lo más importante es la condición de

cliente—no cliente. Esto se debe a la inversión que hacen para forjar relaciones duraderas en
el tiempo. Suelen trabajar codo a codo con sus clientes para ayudarlos con lo que esté a su
alcance, diferenciándose así de la competencia. Lo siguiente en orden de relevancia es el área
geográfica, dado que es donde cuentan con mejores costos logísticos y reputación. Luego le
sigue el tamaño del cliente y finalmente el tipo de empresa.

Dentro
Grandes
+
No cliente Cliente Dist.

Valor del segmento
Chicos
Fuera Prod.
-
Figura 7.7. Ponderación de segmentos.
7.1.8. Conclusiones
En conclusión, es posible armar una combinación de segmentos de la siguiente manera: “Sigma
Agro S.A. debería apuntar a sus ya clientes, que se encuentran dentro del área de alcance, que
tienen un tamaño grande, y son del tipo distribuidor”. Al presentar a la empresa este análisis,
se estima que el potencial es de, aproximadamente, un millón de litros de 2,4-D adicionales.
Esta estimación se basa en el crecimiento de market share que Sigma viene teniendo dentro del
segmento, el crecimiento de la demanda de herbicidas en general, y en el aumento en la
capacidad de producción de la empresa que resultará de llevar a cabo este proyecto.
7.2. Posicionamiento
7.2.1. Análisis 4P
El análisis de las 4P es una herramienta de marketing que permite tener una mejor comprensión
del negocio para luego poder plantear una estrategia efectiva. Consiste en un análisis de los
precios, el producto, la promoción y la plaza.
Producto
El producto, como ya se enunció anteriormente, es un herbicida formulado a partir de 2,4-D
éster. Se comercializa principalmente en forma líquida, en bidones de 20 litros. La estética del
envase es dominada por distintos requerimientos legales que deben ser incluidos, como datos
de seguridad, manual y recomendaciones del manejo del producto, precauciones y químicos
incluidos en la composición. En la Figura A2.1. Etiqueta de EHE. del Anexo II se muestra un

ejemplo. El producto se comporta como un commodity, por lo que se hace difícil diferenciarse
por la calidad del producto frente a los competidores.
Precio
El precio del producto difícilmente puede ser controlado por la empresa dado que se comporta
como un commodity. El mismo se ve influenciado, aunque en menor medida, por la demanda
de mercados emergentes, el dólar, el clima y la oferta y la demanda. En conclusión, difícilmente
se puede considerar el precio como una variable de control para moldear una estrategia de
marketing.
Plaza y Promoción
La plaza hace referencia a cómo el producto llega al consumidor. La venta es principalmente
mayorista, con venta de cantidades grandes de producto a pocos clientes. Esto proporciona una
ventaja al momento de obtener una mejor intimidad con el cliente, para lograr satisfacer de
manera más eficiente sus necesidades. Como se menciona anteriormente, Sigma Agro S.A.
realiza la mayoría de sus ventas por medio de distribuidores.
Esta particularidad también es relevante para el análisis de promoción, dado que estos
distribuidores no sólo venden y se encargan de la logística de entrega del producto, sino que
también mantienen relación con los clientes finales. De esta manera se les logra introducir y
publicitar nuevos productos de manera efectiva.
En conclusión, como lo mencionado anteriormente, la estrategia de plaza es vender a grandes

clientes actuales que se encuentran dentro del área de alcance y son del tipo distribuidor.
7.2.2. Conclusiones
Se presentan las siguientes variables como síntesis de la declaración de posicionamiento, a
partir del análisis llevado a cabo en el presente capítulo:
 Point of pertenece (PoP): con la realización de este proyecto, Sigma Agro S.A. se
convertirá en una de las 3 empresas sintetizadoras de 2,4-D éster en el país. Esta
posición le aportará a la compañía una importante ventaja competitiva frente al resto
de los competidores del mercado.
 Point of difference (PoD): al sintetizar los ésteres en su propia planta, Sigma Agro
S.A. podrá aumentar el margen de ganancias por litro, y aumentar su capacidad para
vender IBE y EHE.
 Reason to believe (RtB): Sigma Agro S.A. ha venido creciendo de manera muy
pronunciada en los últimos años tanto en facturación (CAGR de 30,4% desde 2014),
y en volumen total de ventas. Asimismo, las ventas de herbicidas 2,4-D éster también
han aumentado en este último tiempo.

 Reason to win (RtW): la compañía ha venido creciendo en los últimos años, el

margen de ganancia por litro y la capacidad de volumen a vender aumentarán, y la
empresa ya cuenta con una vasta red de clientes que ya le compran IBE y EHE.
Teniendo todo esto en consideración, Sigma Agro S.A. estará en una buena posición
para seguir creciendo y ganando relevancia dentro del mercado argentino de
herbicidas con 2,4-D.

8. PROYECCIÓN DE DEMANDA
8.1. Metodología
Para realizar las proyecciones de demanda del 2,4-D, primero se identifican los principales
cultivos que en conjunto suman un alto porcentaje de la superficie sembrada total. De la Figura
8.1 pueden observarse los 5 mayores cultivos, que representan aproximadamente un 90% de
toda el área sembrada del país. Ellos son el sorgo, trigo, girasol, maíz y soja (Subsecretaría de
Agricultura, 2019).
Sorgo
1.7%
Otros
10.6% Trigo
15.3%
Girasol
4.4%
Soja Maiz
44.6% 23.5%
Figura 8.1. Share de cultivos en Argentina.
Por un lado, se procede a realizar la proyección de la superficie total anual sembrada en

Argentina. Y por otro, se realizan las proyecciones del porcentaje que cada uno de estos
cultivos representa del total sembrado. Una vez completadas ambas proyecciones, se multiplica
la superficie total por el correspondiente porcentaje de cada cultivo. De este modo, se evita
proyectar la superficie de cada cultivo individualmente, cuya suma total podría ser
inconsistente con el total de hectáreas disponible para la actividad agrícola.
En un segundo paso, se analiza el consumo de herbicidas, particularmente de 2,4-D. Es

importante tener en cuenta que la cantidad necesaria o recomendada en cada aplicación varía
entre cultivos. Por lo tanto, a partir de la información de la superficie sembrada de cada cultivo
y su respectivo consumo de herbicida por hectárea, es posible obtener un total de litros
potenciales, desglosado por tipo de cultivo. Sumando estos valores es posible llegar a la
cantidad potencial de litros totales que podría consumirse en el mercado en un determinado
año, tanto en el futuro (a partir las anteriores proyecciones) como en el pasado (según datos
históricos). Se compara esta demanda potencial con el volumen comercializado estimado por
la industria, para entender el potencial de crecimiento que aún posee el 2,4-D.

8.2. Proyección de superficie sembrada total en Argentina

Para la proyección de la superficie total sembrada en Argentina se procede a realizar primero
una regresión estadística que explique su variabilidad en el tiempo.
Para la regresión lineal se toman datos sobre la superficie sembrada en Argentina por año para
las campañas desde la del 1992/1993 hasta la del 2017/2018, utilizando como variable
significativa el tiempo. El coeficiente de regresión lineal R2 obtiene un valor de 0,95. En cuanto
al estadístico p, resulta ser de 3,9 × 10−17 , mucho menor que 0,05. El detalle de todos los
parámetros estadísticos resultantes de la regresión se encuentra en el Anexo III: Proyecciones.
En la Figura 8.2 es posible observar los datos históricos reales, junto con los valores estimados.
50
45
Superficie Sembrada / millones de
40
35
30
25
hectareas
20
15
10 Real
5 Estimada
0
Campaña
Figura 8.2. Proyección superficie sembrada Argentina.
8.3. Proyección del porcentaje sembrado de cada cultivo

Para la realización de las proyecciones del área sembrada de cada cultivo con relación al total,
se opta por la elección de diferentes variables que podrían tener inferencia directa en cuánto se
siembra de cada uno. Las variables analizadas son las siguientes:
 Precio promedio anual FOB Golfo de México del cereal en dólares por tonelada. (Index
Mundi, 2017)
 Precio promedio anual FOB Golfo de México del cereal en dólares por tonelada del año
anterior. (Index Mundi, 2017)
 PBI Nominal per cápita de Argentina en dólares. (Marketlina, 2017)
 Año, medido como “tiempo” considerando desde el número 1 a partir del primer año
con datos disponibles, para capturar posibles tendencias.

En la Tabla 8.1 se representan los resultados relevantes de las regresiones realizadas para cada
cultivo. Su interpretación es que, para cada cultivo, resultan significativas las siguientes
variables, con sus respectivos parámetros estadísticos.
Tabla 8.1
Variables y resultados de las regresiones realizadas por cultivo
Cultivo Variables Significativas Parámetros estadísticos

Sorgo PBI Nominal per cápita 𝑅2 = 0,723
Tiempo
Trigo Precio promedio anual 𝑅2 = 0,800
Tiempo
Girasol Tiempo 𝑅2 = 0,736
Maíz Precio promedio anual 𝑅2 = 0,727
PBI Nominal per cápita
Soja Precio promedio anual 𝑅2 = 0,723
PBI Nominal per cápita
Tiempo
En los casos particulares del trigo, maíz y soja, donde el precio resulta ser una variable
explicativa significativa para incluir en el modelo, hace falta determinar el precio futuro de
cada uno de dichos cultivos para poder después realizar la estimación del porcentaje sembrado.
Para la determinación de los precios futuros de estos tres cultivos, teniendo en cuenta que son
precios de commodities, se hace uso del método matemático de mean reversion.
Cabe destacar que cada uno de los modelos fue evaluado y validado por sus respectivos
parámetros estadísticos. Se tienen en cuenta como principales criterios para la elección y
validación de los modelos las siguientes consideraciones:
 R2 alto: se opta por modelos cuyos coeficientes de determinación sea lo más cercano
posible al 100%, que indica que la variación explicada por el modelo es muy alta.
 S2 bajo: Se procede a elegir modelos cuya variación residual sea lo más bajo posible,
ya que dicho indicador explica que tan grande es el error esperado.
 DET > 0,1: todos los modelos tienen un determinante mayor a 0,1, lo que indica la
correlación entre las variables explicativas incluidas.
 cp < 5p: es necesario para que el modelo no deje información en las variables que no se
tuvieron en cuenta para el armado del mismo.

 Valor Crítico de F: Se garantiza que para todos los modelos el valor sea menor al umbral
aceptable de 5%, ya que la prueba de hipótesis analiza, dado un valor crítico, si los
valores de los coeficientes son significativos o no.
El detalle de cada uno de los modelos resultantes, junto con el resto de los parámetros
estadísticos correspondientes, se encuentra en el Anexo III: Proyecciones.
A continuación, en las Figuras 8.3, 8.4, 8.5, 8.6 y 8.7 se presentan a modo de resumen los
gráficos de las proyecciones realizadas, junto con los valores reales hasta la fecha.
Sorgo
4.0%
Real
% sembrado / superficie total
3.5%
Estimación
3.0%
2.5%
2.0%
1.5%
1.0%
0.5%
0.0%
2002/2003
2003/2004
2004/2005
2005/2006
2006/2007
2007/2008
2008/2009
2009/2010
2010/2011
2011/2012
2012/2013
2013/2014
2014/2015
2015/2016
2016/2017
2017/2018
2018/2019
2019/2020
2020/2021
2021/2022
2022/2023
2023/2024
2024/2025
2025/2026
2026/2027
2027/2028
2028/2029
Campaña
Figura 8.3. Proyección de sorgo.
30% Trigo
Real
% sembrado/superficie total
25%
Estimación
20%
15%
10%
5%
0%
Campaña
Figura 8.4. Proyección de trigo.

52
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
2002/2003
2003/2004
2004/2005
2005/2006
2006/2007
2007/2008
2008/2009
2009/2010
2010/2011
2011/2012
2012/2013
2013/2014
2014/2015
Maíz
Girasol
Campaña
Campaña
2015/2016
2016/2017
2017/2018
Figura 8.6. Proyección de maíz.

Figura 8.5. Proyección de girasol.
2018/2019
2019/2020
2020/2021
2021/2022
2022/2023
2023/2024
Real
Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

2024/2025
Real
Estimación 2025/2026
Estimación
2026/2027
2027/2028
2028/2029
Soja
60%
50%
40%
30%
Real
20% Estimación
10%
0%
Campaña
Figura 8.7. Proyección de soja.
En la Tabla 8.2 se presentan los valores históricos y proyectados para el porcentaje de área
sembrada de cada cultivo con relación a la superficie sembrada total de cada año.
Tabla 8.2
Histórico y proyecciones superficie cultivo / total (en %)
Campaña Sorgo Trigo Girasol Maíz Soja

1989/1990 3,65% 25,09% 12,77% 9,44% 23,27%
1990/1991 3,46% 28,43% 10,92% 9,94% 22,85%
1991/1992 3,83% 22,09% 12,66% 12,48% 23,26%
1992/1993 3,93% 22,06% 10,61% 14,36% 25,80%
1993/1994 3,16% 23,16% 10,41% 13,12% 27,45%
1994/1995 2,69% 23,00% 13,04% 12,81% 26,05%
1995/1996 2,79% 21,15% 14,18% 14,19% 24,95%
1996/1997 2,90% 26,57% 11,25% 14,98% 24,06%
1997/1998 3,41% 21,92% 13,01% 13,90% 26,58%
1998/1999 3,25% 20,16% 15,69% 12,09% 31,06%
1999/2000 3,03% 23,30% 13,26% 13,50% 32,50%
2000/2001 2,56% 23,85% 7,25% 12,83% 39,15%
2001/2002 2,07% 25,59% 7,38% 11,02% 41,89%
2002/2003 2,07% 22,53% 8,50% 10,94% 45,08%
2003/2004 1,80% 20,52% 6,28% 10,07% 49,36%
2004/2005 2,05% 20,73% 6,52% 11,28% 47,72%
2005/2006 1,96% 17,74% 7,58% 10,84% 52,29%

2006/2007 2,21% 17,95% 7,53% 11,32% 51,06%

2007/2008 2,42% 17,81% 7,82% 12,68% 49,69%
2008/2009 2,05% 14,63% 6,08% 10,82% 55,77%
2009/2010 3,40% 11,71% 5,09% 12,09% 56,76%
2010/2011 3,52% 13,08% 5,02% 13,02% 53,92%
2011/2012 3,52% 12,88% 5,15% 13,91% 51,95%
2012/2013 3,10% 8,48% 4,44% 16,44% 53,71%
2013/2014 2,71% 9,90% 3,56% 16,55% 53,48%
2014/2015 2,20% 13,77% 3,83% 15,80% 51,81%
2015/2016 2,16% 11,22% 3,68% 17,69% 52,47%
2016/2017 1,83% 16,01% 4,68% 21,33% 45,42%
2017/2018 1,65% 15,30% 4,40% 23,54% 44,55%
2018/2019 1,63% 12,88% 3,20% 19,31% 51,05%
2019/2020 1,75% 12,49% 2,91% 20,44% 50,22%
2020/2021 1,84% 12,08% 2,63% 21,45% 49,65%
2021/2022 1,91% 11,67% 2,34% 22,40% 49,20%
2022/2023 2,00% 11,27% 2,06% 23,41% 48,62%
2023/2024 2,06% 10,86% 1,77% 24,36% 48,16%
2024/2025 2,08% 10,46% 1,48% 25,17% 48,00%
2025/2026 1,98% 10,05% 1,20% 25,69% 48,40%
2026/2027 1,90% 9,64% 0,91% 26,23% 48,79%
2027/2028 1,81% 9,24% 0,62% 26,77% 49,14%
2028/2029 1,74% 8,83% 0,34% 27,33% 49,47%
8.4. Cálculo del consumo de 2,4-D

8.4.1. Mercado potencial de 2,4-D
Una vez que se obtienen estos valores, se procede a calcular las hectáreas sembradas
desglosadas por cada uno de los cultivos y multiplicando por la dosis correspondiente a cada
uno de ellos, se obtienen los litros de herbicidas con base 2,4-D. En las Tablas 8.3 y 8.4 se
encuentran las dosis de aplicación de herbicida dependiendo el cultivo en cuestión, y la
proyección resultante de la cantidad de litros potenciales de herbicidas con base 2,4-D del
mercado para las campañas futuras, comprendidas entre 2018/2019 y 2028/2029.

Tabla 8.3
Dosis de aplicación de herbicida por cultivo litros/ha. (Cereales, 2018)
Cultivo Dosis
Sorgo 0,79
Trigo 0,73
Girasol 0,72
Maíz 0,83
Soja 0,81
Tabla 8.4
Cantidad de litros totales de 2,4-D
Campaña Cantidad
2018/2019 28.343.236
2019/2020 28.794.184
2020/2021 29.273.395
2021/2022 29.763.823
2022/2023 30.240.111
2023/2024 30.729.006
2024/2025 31.249.026
2025/2026 31.832.610
2026/2027 32.415.919
2027/2028 32.998.743
2028/2029 33.580.867

35
Consumo herbicidas base 2,4-D / millones de litros
30
25
20
15
10 Consumo histórico
5 Estimación consumo potencial
Campaña
Figura 8.8. Evolución histórica demanda potencial de herbicidas base 2,4-D y su proyección.
De esta manera, se estima que el mercado potencial de 2,4-D, en Argentina, seguirá una
tendencia al alza en los años venideros, tal como se observa en la Figura 8.8. Sin embargo, se
debe calcular el mercado real de herbicida 2,4-D, con el fin de proyectar la cantidad a vender
por la empresa.
8.4.2. Mercado real de 2,4-D

De acuerdo con múltiples fuentes de la industria, el consumo de 2,4-D en Argentina ronda los
20 millones de litros, el mismo nivel que en 2014 (Observatorio Socioambiental de la Soja,
2014). Como se mencionó previamente, el 2,4-D y otros herbicidas hormonales tuvieron un
crecimiento muy importante en las campañas de 2012/13, principalmente debido al
fortalecimiento de malezas (CASAFE). Esta situación provocó que los productores tuvieran
que aumentar el uso de herbicidas selectivos y hormonales, ya que no fue posible controlar las
malezas con los mismos métodos que venían siendo utilizados hasta ese momento.
Desde 2014, el consumo de 2,4-D ha sido relativamente estable y se ha mantenido en el mismo

nivel desde ese año. Una forma de contrastar y confirmar esto es a partir de las cantidades
importadas y exportadas de ácido 2,4-D técnico, mostradas en la Figura 8.9: hasta 2012, la
cantidad neta (importaciones menos exportaciones) fue negativa, debido a que la única empresa
que produce el precursor en Argentina (Atanor) no tenía suficiente demanda interna, por lo que
el excedente se exportó a otros países del Mercosur. La caída en 2016 se explica, según fuentes
de la industria, por un sobre-stock de las plantas formuladoras en el año anterior y una caída
en el volumen de ventas en ese año, y luego repuntó en 2017 y 2018 hacia valores similares a

los de 2014 y 2015. Los datos definitivos de importaciones y exportaciones de 2,4-D para los
últimos dos años aún no se encontraban publicados al momento de realizar este análisis.
12
6
Miles de toneladas
0
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
-3
-6
-9
-12
Neto Importaciones Exportaciones
Figura 8.9. Balanza comercial ácido 2,4-D
Una característica del mercado de fitosanitarios en general en Argentina es la fuerte

dependencia de las empresas sobre sus pronósticos de venta. En contraposición, en Europa y
Estados Unidos es habitual que las empresas formuladoras no produzcan
grandes cantidades antes de tener órdenes de compra emitidas. En el país existe
una cultura arraigada por parte de los productores de comprar insumos en distribuidores locales
con pocos días de preaviso, quienes deben tenerlos disponibles en sus almacenes. Esto genera
que la cadena en general deba acumular suficientes stocks, y predominan estrategias logísticas
de tipo push, que ocasionan mayores fluctuaciones en volúmenes producidos y
precios cuando los pronósticos no se cumplen.
Por otra parte, si consideramos que la demanda potencial de 2,4-D para la campaña 2017/18
pudo haber sido de 27,6 millones de litros, aún existe espacio de crecimiento. Pero sería
irrealista pensar que la demanda real iguale a la potencial en un futuro cercano. De todas
formas, el mercado nacional de fitosanitarios está en aumento, y debido a la relación de
complementación que existe entre estos y sus elasticidades cruzadas, hay fundamentos como
para intuir un aumento en el consumo total de herbicidas 2,4-D. Es por esto que se utiliza un
escenario intermedio para realizar las proyecciones, igualando la tasa de crecimiento del
consumo real con la tasa de la demanda potencial. Se parte de un mercado total actual de 20
millones de litros (Sigma Agro, 2019).

Al mismo tiempo, se tienen en cuenta otras hipótesis para lograr proyectar la demanda real de
IBE y EHE. En primer lugar, el market share interno entre los distintos herbicidas 2,4-D se
mantiene constante, igualando el comportamiento del mercado. Esta es una hipótesis que, si
bien afecta los valores finales de las proyecciones, en la realidad no presentaría un impacto tan
significativo. Esto se debe a que, una vez concretado el proyecto, Sigma Agro va a tener la
posibilidad de producir todos los productos de herbicidas 2,4-D. Por lo tanto, frente a cualquier
cambio en la demanda esperada, la empresa va a poder adaptarse a los cambios de volúmenes
rápidamente, equilibrando la capacidad ociosa y los picos de demanda con producciones a
fasón.
Por otra parte, la relación entre el IBE y el EHE dentro de los ésteres, va a variar en el tiempo.
Actualmente la relación volumétrica es de 60%–40% con el IBE predominante, pero para el
2025 se espera que la relación se armonice, llegando a 50%–50%. Esta suposición está basada
en que el EHE tiene varios puntos de ventaja por sobre el IBE, pero debido a que es un producto
relativamente nuevo en el mercado y al rechazo por parte de los productores a nuevos insumos,
el EHE todavía se encuentra en su etapa temprana de adopción. Por lo tanto, se espera que su
consumo crezca por sobre el volumen de IBE.
Finalmente, la última hipótesis que se tiene en consideración es el crecimiento interanual de

las ventas de Sigma Agro. Debido a las ventajas que le representará a la empresa la realización
del proyecto, se tiene como objetivo lograr aumentar las ventas de herbicidas 2,4-D en base
éster en 1 millón de litros para el 2025, de acuerdo con la segmentación realizada y lo
comentado por la gerencia de Sigma. Este volumen adicional surge en primera instancia de
estimaciones internas de la empresa, pero como se detalló en secciones anteriores, es
consistente con las estrategias de segmentación y posicionamiento planteadas. Para los años
restantes del proyecto (2025 a 2029) se considera un crecimiento igual al del mercado,
manteniendo el market share de la empresa constante.
Este objetivo se traduce en el análisis en un aumento interanual de 15% aproximadamente, y

en un market share final de 9,40% del consumo real de herbicidas 2,4-D. Si se analizan las
ventas históricas de Sigma Agro, se observa que el crecimiento interanual promedio (en litros)
fue superior al 60% para todas las ventas de 2,4-D de la empresa, e incluso superior si se analiza
el segmento de ésteres por separado (ver Figura 8.10).
Una vez alcanzado el market share objetivo, el crecimiento imitará la tasa de aumento de
demanda proyectada. Es decir, se proyecta que las ventas crezcan a tasas similares al mercado,
estimadas en el orden de 2% interanual. Es de esperar que una vez alcanzado el objetivo, el
mercado esté más saturado y se dificulte crecer a tasas muy superiores a la media.

CAGR promedio 2014 - 2018 Sigma Agro (en volumen)
Promedio 2,4-D 62.97%
Aminas 31.25%
Ésteres 74.40%
Figura 8.10. CAGR promedio 2014-2018 Sigma Agro (en volumen).
Con relación a las sales aminas, se realiza una proyección de la demanda utilizando los mismos
fundamentos que para los ésteres. Se deja asentado en el Anexo III: Proyecciones.
2,000,000 10%
1,800,000
IBE 9%
1,600,000 EHE 8%
1,400,000 Market Share 50% 50% 50% 7%

50%
Cantidad (Litros)
50%
1,200,000 6%
48%
1,000,000 47% 5%
45%
800,000 43% 4%
42%
600,000 40% 3%
50% 50% 50% 50% 50%
400,000 52% 2%
55% 53%
58% 57%
200,000 60% 1%
- 0%
Campaña
Figura 8.11. Proyección de crecimiento de las ventas de 2,4-D ésteres de Sigma Agro, la proporción entre ellos
y el market share del mercado total.
En conclusión, se estima que el volumen total de ventas de herbicidas 2,4-D aumente en los
próximos 10 años. Es posible distinguir una primera etapa de crecimiento acelerado, en línea
con lo observado por la empresa en los últimos años, y una segunda etapa más moderada, donde
el crecimiento se mueve en línea con el mercado. Además, la distribución de los market shares

internos de cada producto va a ir variando hasta llegar al equilibro entre los dos productos en
2025, como se puede apreciar en la Figura 8.11.

9. PROYECCIÓN DE PRECIOS
9.1. Metodología
Para analizar la viabilidad financiera del proyecto es fundamental comprender no sólo las
cantidades que el mercado será capaz de consumir, sino también estimar los precios a los cuales
podrán ocurrir las transacciones en el futuro.
Sigma Agro instaló un nuevo software de gestión (ERP) en el año 2014, y en consecuencia
cuenta con información transaccional digitalizada para todas las ventas facturadas a partir de
ese año (precios y cantidades). Asimismo, este año coincide con la estabilización del mercado
argentino de 2,4-D en un nivel en torno a los 20 millones de litros anuales, como fue comentado
anteriormente.
Dado que los agroquímicos se comportan principalmente como un commodity, donde el poder
de diferenciación y la capacidad de fijar un precio por parte de los productores es muy baja, se
utilizarán modelos mean reversion para proyectar los precios futuros. Si bien las series
históricas son relativamente pequeñas para este tipo de análisis, no hay que olvidar que antes
de la campaña 2012/13 el consumo de 2,4-D era mínimo, por lo que aún contando con precios
anteriores a esa fecha podrían no ser representativos del régimen de mercado y las condiciones
de negocios actuales. La hipótesis principal de este modelo es que el promedio de los precios
tiende a un valor de equilibrio en el largo plazo, que microeconómicamente se corresponde con
el costo marginal de producción del producto.
Por otra parte, al tratarse de información transaccional, los datos corresponden a precios y
cantidades reales, transados en el mercado, y no meramente indicativos. Asimismo, se cuenta
con una serie de precios FOB promedio publicados por el Mercosur para los años 2016–2018,
que se utilizarán a modo de referencia para verificar que los precios de Sigma Agro hayan
estado en línea con el mercado sudamericano en ese período, pero no formarán parte del
modelo.
Cabe aclarar que tanto la empresa como los consumidores y proveedores del mercado negocian
y facturan los productos en dólares estadounidenses, y se pagan en esta divisa o activos
equivalentes. Por lo tanto, casi no existe riesgo de volatilidad en el tipo de cambio en la cadena.
Las series de precios se expresarán en esta moneda, deflactada por inflación (U.S. Bureau of
Economic Analysis, 2019), y quedarán expresadas en USD constantes a enero de 2014.
Para utilizar un modelo de mean reversion es necesario validar los siguientes supuestos:
1. Alta correlación serial entre la serie de precios y la serie de precios desfasada un período
(|ρ| > 0,80). Esto significa que el precio anterior (Yt-1) es un buen predictor del precio
actual (Yt), que puede definirse como el precio anterior más un error (Yt = Yt-1 + et-1).
2. Los errores no están correlacionados con el precio (|ρ| < 0,25).

Se aplicará este modelo a la serie de precios de sales aminas (a partir de ventas de DMA) y de
ésteres (a partir de ventas de IBE). También se dispone de datos de ventas de EHE a partir de
2018, cuando Sigma Agro introdujo este producto. Debido a que esta serie es muy corta, y que
de acuerdo con el sector comercial de la empresa y otras fuentes de la industria los precios
entre ésteres y entre aminas casi no varían entre sí, sería correcto utilizar estas dos proyecciones
como representativas de su familia de subproductos de 2,4-D.
Por último, es necesario tener en consideración que, debido al rápido crecimiento de Sigma
Agro en el período analizado, los precios — especialmente al principio — pueden presentar
distorsiones respecto a los precios de venta del resto del mercado. Básicamente, es posible
descomponer la variación de un precio en dos factores:
1. Variaciones por cambios en las condiciones intrínsecas (oferta y demanda) del mercado
en sí.
2. Variaciones por economías de escala, debido al trade-off entre ventas “minoristas” (alto
margen y bajo volumen) y “mayoristas” (menor margen, pero mayor volumen).
Dado que se proyecta una continuidad en el crecimiento de Sigma Agro, que implica mayores
volúmenes de venta en el futuro, se buscará reducir el impacto del segundo factor en el análisis
para concentrarse en el primero. Para ello, como equilibrio de largo plazo no se utilizará el
promedio simple (o lineal) de precios, sino el promedio ponderado por cantidades vendidas,
también conocido como volume-weighted average price (VWAP). El VWAP se calcula como
suma de facturación (precio por cantidad) divido suma de cantidad. De este modo, tendrán
mayor incidencia los precios de transacciones más grandes (generalmente con un precio más
bajo) que los precios donde las cantidades hayan sido menores. En síntesis, esta metodología
permitirá evitar una sobreestimación en la proyección de precios futuros.
9.2. Proyección para sales aminas a partir de ventas de DMA

Si bien el proyecto consiste en la construcción de una línea de síntesis y formulación de 2,4-D
éster, la empresa produce y comercializa todas las variedades más importantes del herbicida,
por lo que cambios en la proyección de precios de los formulados a partir de sales aminas
pueden impactar en las decisiones tácticas de negocios. Todo el estudio realizado acerca de las
sales aminas es meramente indicativo. Además, al tratarse de productos de la misma familia,
se espera que exista cierta correlación entre las variables más importantes de cada uno.
Para la proyección de este grupo de formulados se utilizaron las ventas de 2,4-D DMA, el
producto más popular. La serie de precios se construyó a partir de agregaciones mensuales de
las ventas, y se eliminaron los meses sin ventas del producto analizado.
Se verifican los dos supuestos necesarios para aplicar el modelo, con una alta autocorrelación
serial entre los precios (Yt) y las series desfasadas (Yt-n) y una baja autocorrelación entre las
series de precios desfasadas (Yt-n) y los errores (et-n).

En la Tabla 9.1 y Figuras 9.1, 9.2 y 9.3 se pueden observar los valores, proyecciones y
principales características del modelo utilizado.
Tabla 9.1
Valores de referencia para el modelo mean-reversion.
Estadístico Valor
Promedio lineal USD 2,966
VWAP USD 2,877
Desvío estándar USD 0,474
Coef. de correl. (Yt;Yt-1) 0,888
Coef. de correl. (Yt-1;et-1) 0,185
Coef. de correl. (Yt-2;et-2) 0,188
A valores corrientes, el último precio registrado es de USD 2,688/L, y el promedio de largo

plazo (VWAP) es de USD 3,113.
5 50
4 40
Miles de litros
USD cte./L
3 30
2 20
1 10
0 0
May-14
Sep-14
May-15
Sep-15
May-16
Sep-16
May-17
Sep-17
May-18
Sep-18
May-19
Sep-19
May-20
Sep-20
May-21
Jan-14
Jan-15
Jan-16
Jan-17
Jan-18
Jan-19
Jan-20
Jan-21
Vol FOB Mercosur Precio Proyeccion +σ -σ
Figura 9.1. Modelo mean reversion para los precios de sales aminas a partir de DMA. Se muestran volúmenes y
precios históricos, y proyecciones con un desvío estándar. Se incluye un promedio de precio FOB Mercosur a
modo de referencia.

5 1
Precio mes anterior (USD cte.)
Error t-2 (USD cte.)

0.5
3
0
2
-0.5
1
0 -1
0 1 2 3 4 5 -1 -0.5 0 0.5 1
Precio (USD cte.) Error t-1 (USD cte.)
Figura 9.2. Gráfico de estación de la serie de precios Figura 9.3. Gráfico de dispersión entre los errores de
con su desfasaje en un periodo. uno y dos periodos de desfasajes. Se observa baja
correlación.
9.3. Proyección para ésteres a partir de ventas de IBE

Para la proyección del precio de ésteres se utilizan las ventas de 2,4-D IBE, el producto más
popular de este grupo. Como ya se comentó, el precio del EHE es muy similar, y debido a la
falta de una serie de datos más grande para este último producto, se utiliza la proyección del
IBE como representativa para ambos. Dicha serie se construye a partir de agregaciones
mensuales de las ventas, y se eliminan los meses sin ventas del producto analizado.
Se verifican los dos supuestos necesarios para aplicar el modelo, con una alta autocorrelación
serial entre los precios (Yt) y las series desfasadas (Yt-n) y una baja autocorrelación entre las
series de precios desfasadas (Yt-n) y los errores (et-n).
En la Tabla 9.2 y Figuras 9.4, 9.5 y 9.6 se pueden observar los valores, proyecciones y
principales características del modelo utilizado.
Tabla 9.2
Valores de referencia para el modelo mean-reversion.
Estadístico Valor
Promedio lineal USD 6,261
VWAP USD 5,343
Desvío estándar USD 0,474
Coef. de correl. (Yt-1;et-1) -0,078
Coef. de correl. (Yt-2;et-2) -0,113

A valores corrientes, el último precio registrado es de USD 5,042/L, y el promedio de largo

plazo (VWAP) es de USD 5,795. En esta serie de datos se observa más claramente cómo
influye el volumen en los precios transados; si se utilizase el promedio lineal la sobreestimación
sería considerablemente alta (+17%).
10 200
8 160
Miles de litros
USD cte./L
6 120
4 80
2 40
0 0
May-14
May-15
May-16
May-17
May-18
May-19
May-20
May-21
Sep-14
Sep-15
Sep-16
Sep-17
Sep-18
Sep-19
Sep-20
Jan-14
Jan-15
Jan-16
Jan-17
Jan-18
Jan-19
Jan-20
Jan-21
Vol FOB Mercosur Precio IBE Precio EHE
Proyeccion +σ -σ
Figura 9.4. Modelo mean reversion para los precios ésteres a partir de IBE. Se muestran volúmenes y precios
históricos, y proyecciones con un desvío estándar. Se incluye un promedio de precio FOB Mercosur y los
precios disponibles de EHE, a modo de referencia.
10 0.5
Precio mes anterior (USD cte.)
8
0
Error t-2 (USD cte.)
6
-0.5
4
-1
2
-1.5
0
-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1
0 2 4 6 8 10
Precio (USD cte.) Error t-1 (USD cte.)
Figura 9.5. Gráfico de estación de la serie de precios Figura 9.6. Gráfico de dispersión entre los errores de
con su desfasaje en un periodo. uno y dos periodos de desfasajes. Se observa alta
correlación

10. CONCLUSIÓN ESTUDIO DE MERCADO

En síntesis, se proyectan los siguientes precios y demandas reales para el estudio de mercado
realizado. Los precios se expresan como promedio para cada año, en dólares corrientes (valores
actuales). Dado que las proyecciones se realizan a partir de dólares constantes, la inflación en
esta moneda puede aumentar los valores. En la Tabla 10.1 se encuentran los valores
proyectados para precio y volumen tanto de IBE como de EHE, y el market share resultante.
La Figura 10.1 muestra la evolución de la facturación para cada producto a lo largo de la
duración del proyecto.
Tabla 10.1
Proyecciones de precio y demanda real, junto con el market share estimado (USD
constantes base 2014).
Precio promedio Volumen IBE Volumen EHE Market share

Año
(USD/L) (M Lts) (M Lts) (%)
2019 5,532 0,450 0,300 5,0
2020 5,770 0,510 0,364 5,6
2021 5,793 0,572 0,437 6,2
2022 5,795 0,638 0,522 6,9
2023 5,795 0,710 0,621 7,6
2024 5,795 0,788 0,737 8,5
2025 5,795 0,875 0,875 9,4
2026 5,795 0,891 0,891 9,4
2027 5,795 0,908 0,908 9,4
2028 5,795 0,924 0,924 9,4
2029 5,795 0,940 0,940 9,4

12 10%
Facturación proyectada (USD M) 9%
10 8%
5.4 7%
Market share
8 5.2 5.3 5.4
5.1 6%
4.3
6 3.6 5%
3.0 4%
2.5
4 2.1 3%
1.7
5.1 5.2 5.3 5.4 5.4 2%
2 4.1 4.6
2.9 3.3 3.7
2.5 1%
0 0%
IBE EHE Market Share
Figura 10.1. Proyección de ingresos de Sigma Agro para IBE y EHE luego de la ejecución del proyecto
propuesto (USD constantes base 2014).

CAPÍTULO II:
ESTUDIO DE INGENIERÍA
RESUMEN
Concluido el análisis de mercado para el proyecto, se procede a abordar la ingeniería necesaria

para su materialización.
En este capítulo, se inicia con la introducción a la síntesis química del 2,4-D éster y el proceso
industrial necesario para su producción. Es así como, en pleno conocimiento del proceso y con
las proyecciones de demanda del capítulo anterior, se realiza un balance de línea que
dimensione las tecnologías necesarias y, así, poder seleccionarlas en función de las ofertas
recibidas.
Posteriormente, se realiza el plan de producción para los 10 años de duración del proyecto.
Sin embargo, al tratarse de una planta de agroquímicos, hay factores regulatorios, de salud y
medio ambiente que no pueden ser obviados.
Finalmente, se presenta un análisis de localización de la planta productiva, siguiendo un

riguroso método cuali-cuantitativo que soporte la decisión de su emplazamiento definitivo.
También, el dimensionamiento del layout requerido para la extensión de la línea, detallando la
ubicación y distribución de las tecnologías seleccionadas.

11. SÍNTESIS QUÍMICA DE 2,4-D ÉSTER

El proceso químico para la síntesis de 2,4-D éster se denomina genéricamente “Esterificación
de Fischer” y se basa en la síntesis de un éster a partir de un ácido carboxílico y un alcohol,
como se muestra en la Ecuación 11.1 (Griffin, 1981). En el caso del proyecto, los reactivos a
utilizar son ácido 2,4-D y 2-etilhexanol o 1-butanol, para la síntesis de etilhexil éster o butil
éster, respectivamente.
Ecuación 11.1. Esterificación de Fischer genérica. R y R’ representan grupos alquilo.
Dicha reacción se caracteriza por ser reversible, por lo que naturalmente posee un equilibrio
según las concentraciones de reactivos y productos. Este equilibrio puede alcanzarse cuando
aún quedan cantidades considerables de reactivos. Por lo tanto, con el fin de mejorar la
eficiencia se busca desplazar el equilibrio hacia la derecha de la ecuación química, ya sea
mediante exceso de reactivos y/o defecto de productos. La reversibilidad de la reacción también
implica que debe prestarse atención a su cinética, dado que la velocidad a la cual se desenvuelve
varía de acuerdo con cuán cerca se encuentran las concentraciones de cada compuesto respecto
al equilibrio, y en consecuencia alcanzar un equilibrio de alto rendimiento puede demorar
varias horas (San Kong, Aroua, & Raman, 2011) (Mandake, Anekar, & Walke, 2013).
Al igual que casi cualquier síntesis química industrial, la reacción ocurre dentro de un reactor
en condiciones controladas. Este proceso puede llevarse a cabo de forma continua o en batch.
Para los tiempos de reacción y los volúmenes que se plantean producir, es conveniente la
síntesis en batch. Esta elección se explicará en detalle más adelante. Un proceso continuo, en
cambio, es más conveniente cuando los volúmenes son más grandes y los tiempos de reacción
más cortos, ya que implica una inversión varias veces mayor en la infraestructura necesaria.
Si bien la reacción es termodinámicamente favorable, generalmente la energía de activación en

procesos de esterificación es alta. Por lo tanto, se debe utilizar un catalizador ácido y calor para
favorecer este proceso. El catalizador a utilizar será algún ácido toluenosulfónico (como el
ácido p-toluenosulfónico —PTSA— o el ácido dodecilbencenosulfónico — ADBS) debido a
su alta eficiencia y relativo bajo costo. El calor también ayuda a disminuir el tiempo de la
reacción. Se buscará aplicar una temperatura de 140 ºC, el máximo que puede aplicarse sin
peligro de que aparezcan productos secundarios. Según lo consultado a expertos en el tema,
alcanzar una conversión del 99% puede tardar al menos 8 horas bajo las condiciones
propuestas. La presión en este caso no es un factor determinante para la etapa de síntesis, que
se realizará bajo presión atmosférica.

Como consecuencia de la reacción, se forma agua que debe ser removida para evitar la
hidrólisis del éster (esto es, el proceso inverso, que consiste en la descomposición de un éster
a un alcohol y un ácido). De no hacerlo, el producto final perdería calidad y potencia, y no
cumpliría con las especificaciones necesarias. La hidrólisis tampoco se produce de forma
inmediata, sino que degrada el éster gradualmente mientras está almacenado. Asimismo, la
remoción de agua (uno de los productos) ayuda a desplazar el equilibrio hacia un punto más
favorable. Por lo tanto, se busca eliminar la mayor cantidad de agua posible a medida que se
vaya dando la reacción, agregando al reactor una columna de destilación con una trampa de
agua (se explicará en detalle más adelante). De hecho, una de las formas de conocer
rápidamente el desarrollo de la reacción es a partir de la cantidad de agua generada. Con el
método propuesto sólo queda en el producto final una cantidad despreciable de algunas partes
por millón.
El alcohol utilizado como reactivo debe ser aplicado en exceso, por dos motivos. En primer
lugar, porque favorece el desplazamiento del equilibrio hacia una mayor concentración de
éster. Además, debido a que el ácido reactante en este caso es un polvo, el exceso de alcohol
permite aumentar la superficie de contacto, lo que mejora las condiciones para que la
transformación química efectivamente se dé.
Por otra parte, si se aplica un exceso muy elevado, la mejora en el rendimiento a partir del
corrimiento del equilibrio puede ser marginal. Adicionalmente se consume más espacio en el
reactor, cuya capacidad es limitada, por lo que se producirá menos producto (éster) por batch.
Según lo investigado, un exceso molar de alcohol alrededor del 20% permite un trade-off
óptimo entre las pérdidas en las cantidades de éster sintetizadas y la mejora de condiciones de
la reacción que garanticen una alta calidad y tiempos razonables.
Ecuación 11.2. Esterificación de 2,4-D 2-etilhexil éster a partir de 2,4-D ácido con 2-etilhexanol. En el ejemplo
se utiliza PTSA como catalizador.
A modo de ejemplo, la reacción correspondiente a la síntesis del EHE se muestra en la Ecuación

11.2. Si se desea sintetizar IBE, basta sustituir el 2-etilhexanol por 1-butanol, manteniendo
constantes las relaciones estequiométricas y las cantidades de catalizador.

Técnicamente, al tratarse de un equilibrio al que se aproxima de modo asintótico, no existe un

momento definitivo en que pueda considerarse que la reacción ha finalizado. Sin embargo, a
los fines prácticos se denominará en adelante “fin de la reacción” al momento donde se haya
alcanzado el equilibrio deseado: una conversión del ácido mayor al 99%. Además, debe
aprobarse la calidad del producto en el laboratorio a partir de la toma de muestras.
Al haberse producido con exceso de alcohol, al finalizar la reacción se debe buscar separar
dicho exceso del éster sintetizado. De esta forma además permite recuperar el alcohol que no
reaccionó para ser utilizado como reactivo en un próximo batch. Este proceso, denominado
“recuperación de solvente”, típicamente se realiza mediante una destilación en vacío. Al
disminuir la presión, también disminuye el punto de ebullición de cada componente, de acuerdo
con su diagrama de fases. Esto permite la destilación fraccionada de los mismos, que son
condensados y almacenados en un tanque intermedio para su reutilización posterior.
Dado que el alcohol es más liviano que el éster, se buscará solamente evaporar el primero. Para
ello, primero es necesario enfriar el reactor a temperatura ambiente. Si esto se omite, a la
temperatura en que se encuentran los fluidos, y ante la aplicación de vacío, ambos se
evaporarían, pero sólo se busca la evaporación del alcohol en exceso. Hecho esto, queda el
éster en el reactor en estado líquido para poder ser bombeado a un tanque de asentamiento,
donde se deja reposar el fluido para que decante el ácido 2,4-D remanente de la reacción. Este
ácido no puede reutilizarse, debido a que se encuentra contaminado con pequeñas cantidades
de alcohol, éster y catalizador, por lo que debe descartarse.
Luego, puede almacenarse el éster en un pulmón intermedio para ser formulado. Una vez
vaciado el reactor, puede ser utilizado para un próximo batch.
En el Anexo IV: Propiedades fisicoquímicas de componentes, pueden consultarse las

propiedades más importantes de los compuestos involucrados en el proceso de síntesis.

12. DESCRIPCIÓN DEL PROCESO INDUSTRIAL

El proceso industrial tiene como principales operaciones la esterificación y la formulación,
pero además hay varias operaciones intermedias que deben realizarse para garantizar máxima
eficiencia y calidad.
En la Figura 12.1 se puede observar el diagrama de bloques del proceso, con las entradas, las
salidas y la realimentación. A lo largo de esta sección se explicará cada uno de los procesos
involucrados para la síntesis y formulación de herbicidas a partir de 2,4-D ácido.
Figura 12.1. Diagrama de bloques del proceso
12.1 Recepción de materias primas

El proceso industrial comienza con la recepción de materias primas. Las más importantes son
el ácido 2,4-D y los alcoholes (2-etilhexanol y 1-butanol), así como los envases. También se
reciben cantidades menores de emulgentes y biodiésel (utilizado como solvente), y elementos
accesorios como las tapas de los bidones y las etiquetas.
Los alcoholes se importan y se reciben en tanques IBC, que son descargados y bombeados a
tanques para cada materia prima. El ácido 2,4-D también se importa y se recibe en big bags,
que son almacenados hasta su uso. Si bien este producto es muy estable en términos químicos,
el polvo es higroscópico por lo que se debe tomar recaudos en cuanto a la humedad del
ambiente. En definitiva, esto no cambia las propiedades del ácido para la síntesis, pero la
cristalización en grandes bloques dificulta la manipulación del polvo, aumenta el tiempo de
disolución en el alcohol y puede dañar el mecanismo de agitación del reactor.
Una muestra de laboratorio de ácido 2,4-D puede observarse en la Figura 12.2.

Figura 12.2. Muestra de ácido 2,4-D.
Los emulgentes principalmente también se importan, pero debido a las bajas cantidades se
almacenan tal cual como vienen de origen, generalmente en tanques IBC, como se muestran
en la Figura 12.3. El biodiésel se compra localmente, pero sí se almacena en tanques.
Figura 12.3. Ejemplo de tanques IBC para almacenamiento de materias primas.
En cuanto al almacenamiento de dichas materias primas, no tienen condiciones muy restrictivas

más allá del control de humedad para el ácido 2,4-D por lo explicado previamente. Por lo
consultado a los especialistas de la planta, hay que tener en consideración las temperaturas

elevadas que puedan darse en el galpón de almacenamiento durante el verano. Sin embargo,
solo con situar los productos considerados de mayor riesgo en parte inferior de la estantería ya
alcanzaría para que propiedades no se vean afectadas. Con respecto al tiempo de
almacenamiento, todos los productos pueden estar en stock por más de 1 año, siempre que se
mantengan las condiciones comentadas. Así, y dada la rotación que maneja Sigma, este aspecto
no toma relevancia en el manejo del inventario.
12.2 Esterificación
El siguiente paso es la esterificación del ácido 2,4-D con el alcohol correspondiente, para la
formación de IBE y EHE. Para esto se introduce el alcohol correspondiente en exceso, el
catalizador necesario, se empieza a circular aceite caliente por la camisa y gradualmente se
agrega el ácido 2,4-D en polvo. El mismo no puede agregarse muy bruscamente, ya que
demasiado material sólido puede dañar el agitador del reactor. Una vez alcanzada la
temperatura objetivo de 140 ºC (90–100 minutos después), y a medida que se desarrolla la
reacción, el agua generada se evapora hacia la columna de destilación, donde es condensada y
retenida en la trampa de agua para eliminarla del proceso. Parte del alcohol también se
evaporará, pero al tener una temperatura de condensación más baja que la del agua, se enfriará
y condensará una vez pasada la trampa de agua. Al no utilizar ningún elemento que retenga el
alcohol condensado, el mismo precipitará nuevamente dentro del reactor, generando la
recirculación del mismo.
Una vez alcanzado el equilibrio deseado, cuando más el 99% del ácido ya reaccionó y los
controles de calidad validan el producto, se da por finalizada la reacción. Se conecta la bomba
de vacío para comenzar la etapa de recuperación del alcohol en exceso a muy baja presión. El
alcohol comenzará a evaporarse antes que el éster (nuevamente, debido a que es más volátil),
se condensará en la torre de destilación y se eliminará a un tanque auxiliar para su posterior
reutilización en otro batch. Cuando se elimina todo el alcohol, el único producto resultante en
el reactor será el éster, que se procede a bombear a su tanque de almacenamiento
correspondiente.
12.3 Formulación
Para el proceso de formulación se bombea en un tanque el éster correspondiente, junto con las
cantidades de biodiésel y emulgentes necesarias para cada producto. El tanque de formulación,
como podría ser el de la Figura 12.4, cuenta con un mezclador para homogeneizar el producto
final. Luego de aproximadamente tres horas de mezclado, a temperatura ambiente, el producto
ya se encuentra terminado y listo para su fraccionamiento. Dependiendo del plan de
producción, se puede bombear a un tanque pulmón intermedio, o proceder directamente con el
envasado.

Figura 12.4. Ejemplo de tanque agitador para formulación (R1).
12.4 Envasado
El último proceso para obtener el producto final es el envasado. Existen dos alternativas para
llevar a cabo esta etapa: envasado manual o envasado automático, utilizando una envasadora
industrial que no requiere intervención por parte de los operarios. Si bien esta tecnología puede
ser más eficiente, para los volúmenes manejados, la necesidad de tener completamente asiladas
las dos líneas de IBE y EHE (para prevenir efectos de contaminación cruzada, como se
explicará más adelante) hace poco práctica su adopción. En este escenario sería necesario tener
dos máquinas idénticas, de modo que el grado de aprovechamiento sería muy bajo. Si en el
futuro la demanda de alguno de los productos aumenta más que lo proyectado, puede reverse
este cálculo.
Los bidones poseen una capacidad total de 21,5 litros, pero se llenan hasta 20 litros por
cuestiones de seguridad. La Figura 12.5 muestra un bidón de producto agroquímico, ya llenado,
con su sellado de seguridad colocado. Una vez envasados, los productos se conforman en
pallets de 48 bidones (4x4x3), y se estiban para su despacho o almacenamiento, como se
observa en la Figura 12.6.

Figura 12.5. Bidón listo para despachar mostrando el Figura 12.6. Zona de almacenamiento de producto
sellado de seguridad. terminado.
12.5 Diagrama de flujo del proceso

El diagrama de flujo del proceso, desde la recepción de materia prima, hasta el envasado y
almacenamiento de producto terminado se puede encontrar en las Figuras 12.7 y 12.8.

Figura 12.7. Diagrama de flujo del proceso.

Figura 12.8. Continuación diagrama de flujo del proceso.

13. PROPIEDADES DEL PRODUCTO FORMULADO

Luego de la etapa de formulación, se obtiene el producto final listo para ser fraccionado y
envasado. Las diferencias específicas entre 2,4-D EHE y 2,4-D IBE fueron descritas
anteriormente, por lo que en esta sección se buscará explicar las propiedades que ambos
formulados tienen en común, y que determinan la calidad del producto que se intenta
comercializar.
A diferencia de otras variedades de 2,4-D, como las sales aminas, los formulados de ésteres no
son solubles en agua. Por el contrario, la presencia de agua produce la hidrólisis del éster,
degradando progresivamente sus propiedades químicas. En consecuencia, se utilizan otros
solventes orgánicos, como biodiésel, que permiten almacenar de forma segura el producto
terminado por largos períodos de tiempo.
Sin embargo, a la hora de aplicar el producto sobre cultivos, se diluye el formulado concentrado
con agua, en un agitador. Se busca crear una suspensión homogénea, por lo que la
inmiscibilidad de los ésteres, entonces, es problemática. Para ello, en la etapa de formulación
se introducen pequeñas cantidades de emulgentes, cuya función es generar gotas más pequeñas,
más homogéneas, y que se mantengan en suspensión por más tiempo. El solvente utilizado para
los formulados también influye en las características de la suspensión. De hecho, una de las
formas de medir la calidad del formulado es a partir del tiempo que tarda la suspensión en
cortarse. Sigma Agro garantiza que, en un lapso de dos horas, la separación de la fase éster
formará una capa con un espesor menor a 2 mm.
En la Figura 13.1 se observa una muestra de laboratorio de tres probetas con (a) emulsión de
ácido 2,4-D EHE en agua, (b) el producto formulado (como lo vende la empresa), sin disolver,
y (c) una solución de ácido 2,4-D DMA en agua.

Figura 13.1. De izquierda a derecha: (a) emulsión de 2,4-D EHE en agua, lista para aplicar; (b) 2,4-D éster
formulado sin disolver, solución de (c) 2,4-D DMA en agua.
Si la mezcla aplicada no es homogénea, puede suceder que algunas zonas del cultivo se
“quemen” más que otras, ya que habrá partes con mayor concentración del herbicida que otras.
Los ésteres de 2,4-D se caracterizan por su fuerte acción foliar. Para una aplicación efectiva,
se busca que las gotas sean pequeñas, pero al mismo tiempo “mojen” una gran superficie de la
hoja de la planta. Para que esto sea posible la tensión superficial debe ser considerablemente
más baja que el agua. La elección del solvente y de los emulgentes debe tomar este efecto en
consideración, si bien también es posible utilizar coadyuvantes para lograr tal fin.
El uso de biodiésel como solvente presenta numerosas ventajas frente a otros solventes
tradicionales, como petroquímicos (Petrelli, Siepi, Miligi, & Vineis, 1993) (Kanthavelkumaran
& Seenikannan, 2012):
 Es biodegradable
 No tóxico para animales y humanos
 No es cancerígeno
 Tensión superficial aproximadamente 2–3 veces menor al agua (30 mN/m)
(Thangaraja, Anand, & Pramod, 2016)
 Suspensiones de nanopartículas estables para los tiempos de aplicación (propiedad que
también se busca, por ejemplo, para el diseño de biocombustibles) (Abdalla, Reem, &
Pizzi, 2017).

Más allá de la calidad del producto formulado en sí, no debe dejarse de tener en cuenta las
características necesarias de los envases para su seguro transporte y manipulación. Los mismos
son fabricados mediante soplado de polímeros como polietileno de alta densidad (HDPE) o
mediante procesos de coextrusión (COEX) que permiten crear un producto de múltiples capas.
Estos plásticos son inertes con el contenido de los formulados.
Asimismo, si bien la capacidad nominal de cada bidón es de 20 litros, la capacidad real debe
ser un 5–10% mayor. Esto se debe a cuestiones de seguridad en el transporte, ya que, si el
envase recibe golpes, movimientos bruscos, o cambios de temperatura, si hubiera muy poco
aire pueden explotar las tapas por los cambios en la presión. Los bidones utilizados por Sigma
Agro tienen una capacidad total de 21,5 litros. Además, se aplica un sellado de seguridad con
una lámina de aluminio. En Argentina, la Ley 27.279 regula la gestión de envases vacíos de
agroquímicos, por parte de quien los haya aplicado.

14. CONTAMINACIÓN CRUZADA

Se entiende por contaminación cruzada a la presencia no deseada de partículas de un producto
específico en la composición de otro producto diferente, que se detecta mediante el estudio de
cromatografía. Son impurezas residuales que aparecen en forma de ingredientes activos no
definidos en las especificaciones del producto, comprometiendo la seguridad o eficacia de este,
y pueden no cumplir con los requerimientos regulatorios (CropLife International, 2014).
Sigma Agro, al contar con una amplia cartera de productos, posee instalaciones con la
capacidad de producir varios de ellos al mismo tiempo. Esta característica es común en la
fabricación de fitosanitarios, por lo que se debe hacer énfasis en el riesgo de contaminación
cruzada asociado.
Como método de prevención se toman varias medidas a lo largo de todo el proceso productivo,
las cuales involucran buenas prácticas de la industria. La política que se decide llevar a cabo
para prevenir el problema de raíz es limitar cada línea de producción a un único producto. Esto
quiere decir que tanto el IBE y el EHE serán sintetizados y formulados en reactores y agitadores
separados y destinados únicamente para el producto en cuestión.
Si bien los costos asociados a un menor grado de aprovechamiento de las máquinas que
componen cada etapa del proceso pueden ser altos, las pérdidas asociadas a este problema
pueden ser aún mayores. Un sustento firme para adoptar esta política es la complejidad que
implica el lavado del reactor, formulador y cañerías para utilizarlos con un producto distinto al
que venía circulando. En caso de querer cambiar el producto es necesario, además de realizar
un triple lavado, tomar muestras y certificar que efectivamente las máquinas y tuberías están
libres de contaminación. Dicha certificación sólo se puede realizar internamente en la planta
por técnicos químicos capacitados, y cuenta con carácter de declaración jurada. Este proceso
de lavado consume mano de obra, tiempo y recursos materiales que la empresa no está
dispuesta a utilizar, ya que el problema es prevenible si se toman los recaudos necesarios. De
acuerdo con la empresa, la producción debe pausarse hasta dos días completos para garantizar
que la limpieza fue correctamente realizada.

15. DIMENSIONAMIENTO Y SELECCIÓN DE TECNOLOGÍAS

El objetivo del presente apartado es el de describir, dimensionar y seleccionar las tecnologías
necesarias para el proceso de productivo del 2,4-D éster. Vale realizar la diferenciación entre
lo que son las tecnologías primarias y secundarias. Las primeras son las principales del proceso
y los servicios requeridos, mientras que las segundas son sus complementarias.
Entre las tecnologías primarias se reconocen: el reactor, el servicio de calor, frío, vacío, y
destilación. Para ellos se analizan diferentes proveedores y se los selecciona mediante el
desarrollo de una matriz de selección.
Entre las complementarias se destacan: las bombas, tanques, formulador, y P&ID. En cuanto
al proceso de formulación, también se la incluye dentro de las tecnologías complementarias
dado que no es el foco del presente proyecto.
Por último, se presenta el diagrama representativo de la planta, con la cantidad de máquinas

resultantes del cálculo de balance de línea realizado en forma simultánea e iterativa.
15.1 Reactor
Los reactores químicos son equipos dentro de los cuales ocurre una reacción química y son
diseñados para maximizar su eficiencia o grado de conversión. Se pueden distinguir tres tipos
de reactores: por batch, de flujo continuo y tipo pistón. En las figuras 15.1 y 15.2 se observa
un esquema de un reactor básico con agitador y una fotografía de un montaje en producción.
A continuación, se evalúan las principales ventajas y desventajas de cada uno de ellos (Dr.
Nanda, 2018).
Figura 15.1. Esquema de reactor.

Figura 15.2. Foto de reactores.
15.1.1 Reactor tipo batch

El funcionamiento del reactor tipo batch se basa en agregar en una primera instancia todos los
reactivos para luego de transcurrido el tiempo de reacción, retirar todos los productos. El

reactor suele tener un agitador y deflectores para optimizar la dinámica de los fluidos,
homogeneizando el contenido lo máximo posible. También pueden tener sistemas de burbujeo,
bombas y camisas externas para la transmisión de calor, entre otros.
Las principales ventajas son que es adecuado para la producción en baja escala (menos de
60.000 litros por lote) y que cuentan con una gran flexibilidad de utilización. Pueden realizarse
reacciones de todo tipo ya sean orgánicas (como la síntesis de 2,4-D éster) o inorgánicas. Por
último, su uso se destaca entre reacciones de larga duración.
La principal desventaja consiste en que se debe esperar a que finalice de forma completa la
reacción antes de retirar los productos. No son recomendables en procesos a gran escala.
15.1.2 Reactores de flujo continuo

Los reactores de flujo continuo, como su nombre lo indica, funcionan de forma constante
generando dentro de ellos un gradiente de conversión. Por un lado, entran los reactivos que a
medida que avanzan por el reactor, impulsados por hélices, comienzan a reaccionar. Esto se
esquematiza en la Figura 15.3. Finalmente son expulsados por la salida, donde se busca la
máxima conversión posible.
Figura 15.3. Esquema de un reactor tipo continuo.
Las ventajas principales son su flexibilidad de configuración, la posibilidad de remover

producto en etapas intermedias y la obtención de un proceso de bajo costo al implementar
varios reactores de flujo continuo en serie. Además, pueden ser presentados de forma vertical
o horizontal, dependiendo de la alternativa que favorezca el proceso.
Por otro lado, el bajo costo trae consigo una alta complejidad de operación y grandes
inversiones iniciales. La situación teórica comparada a la real varía mucho en este tipo de
reactores debido a la diferencia que existe entre una mezcla ideal y lo que finalmente ocurre
dentro del reactor.

15.1.3 Reactor de tipo pistón

Por último, el reactor de tipo pistón puede ser considerado de flujo continuo con la diferencia
de que se modela y diseña como si existiera un “tapón” que avanza por un tubo delgado con
un gradiente de reacción (asume que no hay mezcla axial). Se observa una fotografía en la
Figura 15.4.
La principal ventaja es la alta eficiencia del sistema, pero es poco económico para lotes
pequeños. Son ideales cuando se requiere alta transferencia de calor.
Figura 15.4. Reactor tipo pistón
Se puede resumir los tres tipos de reactores analizados en la Tabla 15.1 a continuación.
Tabla 15.1
Resumen de ventajas y desventajas de cada tipo de reactor.
Batch Continuo Pistón
- Eficiente a baja escala

- Alta eficiencia
- Alta flexibilidad -Alta flexibilidad
Ventajas -Posibilita la alta
- Ideal para tiempos largos - Económico
transferencia de calor
de reacción
- Proceso cerrado - Operación

- Operación compleja
Desventajas - Poco eficiente a gran compleja
- Costoso
escala - Inversión alta
Se concluye que, para el caso de Sigma Agro, el reactor más adecuado es el de tipo batch. La
escala se encuentra dentro del rango aceptable y la reacción de esterificación tiene una larga
duración, como se explicó en apartados anteriores. Además, requieren una inversión inicial

más baja, y son los más sencillos de operar: dado que la empresa no cuenta con experiencia
con este tipo de procesos industriales, es un buen punto de partida.
15.1.4 Material de reactor

Existen dos tipos principales de materiales para la construcción de reactores químicos. El
primero, más utilizado, es el acero inoxidable. Este material es un metal con características
adecuadas para llevar a cabo reacciones por su baja reactividad con muchos compuestos. Suele
contar con la suficiente resistencia mecánica para las temperaturas y presiones de la gran
mayoría de los procesos que se realizan industrialmente. Sin embargo, en ciertos casos como
el de la esterificación de ésteres, la gran corrosión de los ácidos empleados vuelve al reactor
inutilizable en poco tiempo.
Por lo tanto, se debe optar por una alternativa superadora como los reactores vidriados. Estos
también cuentan con su estructura principal fabricada a partir de acero, pero están recubiertos
de forma interna con una capa de vidrio que evita el accionar del ácido sobre el reactor. Se
puede ver la apariencia del interior de un reactor vidriado en la Figura 15.5.
Figura 15.5. Interior de un reactor vidriado
En otras palabras, la combinación de ambos materiales trae consigo sus ventajas características:
la resistencia estructural y mecánica del acero, junto con la resistencia química del vidrio.
15.1.5 Sistema de transferencia de calor

Cuando se trabaja con reactores existen dos métodos para transferir calor a la reacción. El
primer sistema es a través de una camisa. Esto consiste en hacer a las paredes del reactor huecas
para que pueda circular un líquido o un gas y sirve tanto para calentar como para enfriar a la
mezcla. Usualmente se hace circular aceite o agua mediante un servicio complementario como
una bomba de calor o torre de enfriamiento (dependiendo de lo que se busque). El
funcionamiento del sistema de camisa se encuentra esquematizado en la Figura 15.6.

Figura 15.6. Esquema del sistema de suministro de calor a un reactor con camisa
El otro sistema que puede ser empleado es incorporar una serpentina o barras (resistencias
eléctricas) sumergidas directamente en la mezcla, como se observa en la Figura 15.7.
Utilizando este método no hace falta contar con un material refrigerante como mencionamos
con anterioridad al aceite o al agua. En principio este sistema solo sirve para calentar la mezcla
y no resulta apto para el proceso en cuestión debido a la corrosión provocada por la exposición
de partes metálicas con la solución. Por lo que esta opción es descartada (Ablaze Chemical
Process Systems, s.f.).
Figura 15.7. Esquema del suministro de calor a un reactor con serpentina
15.1.6 Agitador
En el interior del tanque hay un agitador cuyo fin es el de favorecer la reacción química. Es
accionado por un motor y, dependiendo de las características requeridas por el proceso, se
ajustan sus revoluciones por minuto.
Existe una gran variedad de agitadores de los cuales elegir. En la Figura 15.8 se muestra un
conjunto de diferentes sistemas de agitación. Se centrará el análisis en los tres más utilizados
en la industria química: los de paletas, ancla y hélice, que se encuentran esquematizados en las
Figuras 15.9, 15.10 y 15.11, respectivamente.

Figura 15.8. Tipos de agitadores
Los agitadores de tipo paleta son considerados los más tradicionales. Están diseñados para
obtener un flujo laminar uniforme. Los de tipo ancla buscan el mayor alcance en el reactor, y
son ideales si hay presencia de sólidos. Finalmente, las hélices agitan de forma axial al fluido.
En la reacción de esterificación una gran cantidad del reactivo se encuentra en forma sólida.
Por eso la mejor opción a implementar en los reactores de Sigma Agro son los de forma en
ancla. Con los mismos se pueden reducir problemas por presencia de sólidos y obtener un
mezclado adecuado para que la reacción ocurra de forma eficiente.
Figura 15.9. Agitador tipo paleta Figura 15.10. Agitador tipo ancla Figura 15.11. Agitados tipo hélice
15.1.7 Servicios
A su vez, el reactor debe contar con una serie de aberturas en su parte superior que actúan como
entradas o salidas de los diferentes complementos que necesita la operación, entre los que se
pueden encontrar:
 Entrada de materias primas al interior del tanque

 Sistema de vacío
 Salida de vapor hacia la torre de destilación
 Entrada de reflujo desde la torre de destilación
 Termómetro

 Manómetro
La Figura 15.12 muestra una sección transversal de un reactor, donde se observan las diferentes
conexiones a los servicios.
Figura 15.12. Vista superior de un reactor tipo batch.
15.1.8 Dimensionamiento y selección

La principal variable a tener en cuenta en el dimensionamiento de un reactor es su capacidad.
Existen reactores para un amplio rango de tamaños, desde menores a 1 litro hasta mayores a
30.000 litros, pero pasado los 3.000 litros de capacidad la oferta varía de a miles de litros.
Generalmente, este parámetro se decide según el volumen a producir, teniendo en cuenta que
la producción puede fraccionarse en pocos batches grandes o muchos batches más pequeños.
Se debe tener en cuenta que un reactor grande es difícil de operar e implica mayores riesgos:
no sólo es más difícil mantener acotadas las variables del rango de operación (como
temperatura y presión), sino que cualquier falla puede implicar la pérdida de un lote mayor, e
incluso representar un alto riesgo de seguridad si se trata de compuestos químicos inflamables
o explosivos. Sigma no cuenta con experiencia en procesos de síntesis por lo que se buscará un
balance entre capacidad y facilidad de operación. Esto significa, descartar reactores mayores a
10.000 litros de capacidad.
Se toma el año de mayor demanda, el 2029, para el dimensionamiento del reactor. En base a la
ecuación estequiométrica, rendimientos y eficiencias se llega al requerimiento diario necesario.
Estos datos se encuentran plasmados en la Tabla 15.2

Tabla 15.2
Requerimiento de volumen diario de síntesis para el año con mayor demanda.
IBE EHE
Demanda anual PT 940.294 940.294 litros de formulado
Días de producción 198 198 días
Demanda diaria PT 4.749 4.749 litros de formulado/día
Requerimiento diario síntesis 4.629 4.247 litros/día.
En base a los requerimientos diarios de síntesis se estimó el aprovechamiento para los
diferentes tamaños de reactores disponibles en el mercado. La capacidad anunciada no es la
capacidad real, esta última es menor debido al volumen de seguridad que se requiere dejar
vacío.
En las Tablas 15.3 y 15.4 se presentan para ambos productos los resultados obtenidos. Se
incluye el volumen anunciado, la capacidad real del reactor, la cantidad de reactores necesarios
para cubrir los requerimientos diarios de síntesis y el grado de aprovechamiento.
Tabla 15.3
Aprovechamiento de reactores para EHE
Volumen DIN Volumen real Cantidad Aprove.

10.000 8.000 1 53%
8.000 6.500 1 65%
6.300* 5.000 1 85%
5.000 4.000 2 53%
4.000 3.200 2 66%
3.000 2.400 2 88%
2.500 2.000 3 71%
2.000 1.600 3 88%
1.600 1.300 4 82%
1.000 800 6 88%
630 500 9 94%
Tabla 15.4
Aprovechamiento de reactores para IBE
Volumen DIN Volumen real Cantidad Aprove.

10.000 8.000 1 58%
8.000 6.500 1 71%
6.300* 5.000 1 93%
5.000 4.000 2 58%

4.000 3.200 2 72%

3.000 2.400 2 96%
2.500 2.000 3 77%
2.000 1.600 3 96%
1.600 1.300 4 89%
1.000 800 6 96%
630 500 10 93%
Realizando un balance entre la poca experiencia de Sigma en este tipo de procesos y los
resultados cuantitativos, se decide trabajar con dos reactores de 6.300 litros. Estos aportan un
alto grado de aprovechamiento pero también permiten un margen de crecimiento en caso de
que la producción supere las expectativas.
Se decidió descartar las opciones de menor tamaño debido a que la flexibilidad que aportan
viene acompañada de una compleja instalación y operación. Por ejemplo, para utilizar reactores
de 3.000 litros serían necesarios 4 de estos en total. Cada uno de ellos requiere de diferentes
servicios (frío, calor, vacío, entre otros). Las tuberías y herramental necesario para operar todos
ellos en paralelo sería altamente compleja.
15.1.9 Resumen de requerimientos técnicos

Los reactores vidriados suelen ser de similares características, por lo que los requerimientos
que diferencien a unos de otros se resumen en cuestiones de orientación del tanque, capacidad,
temperatura y presión de operación, y utilidad de los orificios en su cubierta superior. Los
requerimientos técnicos del reactor para la síntesis del 2,4-D son:
 Orientación vertical del reactor

 Capacidad real del tanque de 6.300 L
 Capacidad operativa de 5.000 L
 Temperatura de operación de 140° C
 Contar con camisa externa
 Contar con deflectores internos
 Motor de agitación, con agitador tipo ancla
 Debe contar con entradas y salidas para todos los servicios complementarios: calor,
frío, columna de destilación y vacío.
Se muestran esquemas de un prototipo similar al necesario en la Figura 15.13.

Figura 15.13. Vista transversal y prototipo de reactor tipo batch.
Dado que los requerimientos técnicos están estandarizados dependiendo de la capacidad de

planta a instalar, se procederá a realizar la selección de proveedores.
Factores obligatorios
Para la elección del proveedor, se establecerán las siguientes cualidades obligatorias que deben
cumplir:
 Capacidad ofrecida sea mayor o igual a la requerida en todos sus parámetros.

 Lead time menor a 100 días, con el fin de arrancar la producción en el menor tiempo
posible.
 Reactor nuevo, directo de fábrica, a fin de asegurar la calidad del producto adquirido y
contar con la garantía de origen.
 Material resistente a sustancias químicas.
Factores deseables
Para seleccionar un proveedor por sobre el otro, en caso de que sus ofertas superen el filtro de
los factores obligatorios, se utilizarán los siguientes factores deseables: el costo del equipo, la
reputación del vendedor, el lead time de entrega y la duración de la garantía.
El costo del reactor será el factor de decisión más importante de los cuatro dado que tiene un
impacto directo en la rentabilidad del proyecto, cuestión que se considerará en todo el proceso
de selección de tecnologías. La reputación del vendedor será otro factor relevante en la decisión
dado que es el artefacto con mayor injerencia en el proceso y resulta necesario asegurar la
respuesta y confiabilidad del proveedor. Finalmente, el lead time de entrega y extensión de la
garantía se comportan como factores complementarios en el proceso de decisión. Así es que
resulta la siguiente ponderación de factores:

 Costo del reactor, ponderado con un 45% del total.

 Reputación del proveedor, ponderado con un 35% del total.
 Lead time, ponderado con un 10% del total.
 Extensión de la garantía, ponderado con un 10% del total.
Matriz de selección
Antes de plantear la matriz de selección para el reactor vidriado, se presentan los siguientes
proveedores posibles con sus respectivas características:
A. Briturechem Co. (a partir de ahora llamada “empresa A”):
a. Origen: China
b. Costo CIF - Buenos Aires: 12.200 USD/Set
c. Reputación: 3
d. Lead time: 60 días
e. Garantía: 1 año
B. Liaoning Huaying Engineered Products Co. (a partir de ahora llamada “empresa B”):
a. Origen: China
c. Reputación: 7
C. Wuxi Naipaul Machinery Manufacturing Co. (a partir de ahora llamada “empresa C”):
a. Origen: China
c. Reputación: 8
Cabe destacar que la reputación del oferente se determina según las certificaciones que tenga
y la escala de calificación de la página de internet Alibaba (Alibaba, s.f.), referente en el mundo
de las transacciones industriales. Por otra parte, se requirió a los proveedores la cotización del
costo CIF dado que el reactor es el instrumento de mayor fragilidad del proceso y se busca
contar con el seguro cubierto hasta el puerto de Buenos Aires.
En la Figura 15.14 se presenta la matriz de selección para los diferentes proveedores de

reactores vidriados.

Figura 15.14. Matriz de selección del reactor vidriado.
Al tener un lead time mayor a los 60 días, la empresa C queda descartada en el nivel de los
factores obligatorios de selección. Entonces, prosiguiendo con el análisis de los factores
deseables para las empresas A y B, resultó que la segunda obtuvo un mayor puntaje. Si bien
presenta un costo y lead time mayores al de la primera empresa, es su mayor reputación la que
lleva a optar por ella.
15.2 Calor
Se utiliza un calentador para calentar el aceite que circula por la camisa del reactor. Dado que
Sigma Agro S.A. no cuenta con acceso a una red de gas natural en su planta de Mercedes, se
recurre a un equipo eléctrico, con resistencias que calientan el aceite circulante.
El aceite, impulsado por una bomba, crea un flujo continuo entre el tanque del calentador y la
camisa del reactor. Se forma un circuito cerrado en el que el fluido sale caliente de la caldera
y retorna a una menor temperatura, habiendo realizado la transferencia energética hacia el
contenido del tanque del reactor (Wattco, s.f.). Este proceso se representa en la Figura 15.15.
Figura 15.15. Esquema del sistema de calentamiento eléctrico.

15.2.1 Dimensionamiento
Para el dimensionamiento del calentador se debe conocer el fluido de trabajo, temperatura de
operación, la cantidad de calor requerida por el reactor y su tasa de transferencia, que depende
en parte de las características del reactor, pero también de restricciones de la reacción que se
lleva a cabo en él.
En primer lugar, el fluido de trabajo será aceite mineral, el más común en este tipo de
aplicaciones. El mismo se puede calentar de forma segura hasta 180 ºC, lo que permitirá
alcanzar sin dificultades la temperatura objetivo de 140 ºC.
El siguiente paso consiste en calcular la energía que debe transferirse al reactor. Para ello, se
modelará la transferencia en dos pasos: una primera etapa de calentamiento, donde se llevan
los reactivos desde temperatura ambiente (20 ºC) hasta la temperatura objetivo (140 ºC); y una
segunda etapa, donde se debe aplicar calor para compensar las pérdidas del reactor y mantener
constante la temperatura.
La cantidad de calor total de la primera etapa puede aproximarse mediante la Ecuación 15.1.
𝑄 = 𝛥𝑇 · ∑ 𝑚𝑖 · 𝐶𝑝𝑖
𝑖
Ecuación 15.1. Calor total para mezcla de múltiples materiales.
Se conocen las masas y calores específicos (𝐶𝑝 ) de los componentes en el reactor (alcoholes y
ácido 2,4-D). Los calores específicos del 1-butanol y 2-etilhexanol son muy similares si se
expresan por unidad de masa y se corrigen por los volúmenes de cada uno utilizados por batch,
por lo que no hay grandes diferencias entre los reactores para cada uno de los alcoholes. Se
tomará para estos cálculos la esterificación del 2-etilhexanol, que es ligeramente más
demandante. Al resolver la ecuación anterior se obtiene un total de 1.644 MJ a transferir al
reactor.
A partir de este valor se debe calcular la potencia del calentador, que dependerá del tiempo en
que se busque llegar al objetivo. Si bien menor tiempo implicaría menor tiempo total de
reacción, no hay que olvidar que se trata de un reactor vidriado, por lo que el gradiente térmico
no debe ser muy elevado. Además, es aconsejable que la temperatura sea homogénea para toda
la mezcla, efecto que se consigue mediante un calentamiento más lento. Se pudo consultar que
un tiempo de calentamiento de 90 a 100 minutos es razonable, lo que arroja una potencia
máxima en torno a 300 kW. Este valor es un promedio, pero debe tenerse en cuenta que la
transferencia es más alta al principio debido a que la diferencia de temperatura entre el aceite
y el reactor será mayor. Sin embargo, también es posible controlar el caudal de aceite (por
ejemplo, mediante PLC) para compensar este efecto, y no afectar drásticamente la temperatura
del aceite ni sobrecargar el calentador. La Ecuación 15.2. permite conocer el tiempo teórico en
que se alcanza la temperatura objetivo, conociendo la superficie ( 𝐴 ) y el coeficiente de

transmisión de calor (𝑈) de la camisa, y estimando la temperatura promedio a la que sale el

aceite (𝑇̅2 ) por la salida fría.
ln⁡(𝑇1 − 𝑇𝑎𝑚𝑏 ) 1
𝑡= · ∑ 𝑚𝑖 · 𝐶𝑝𝑖
ln⁡(𝑇1 − 𝑇̅2 ) 𝐴 · 𝑈
𝑖
Ecuación 15.2. Tiempo de calentamiento.
El coeficiente de transmisión de calor de la camisa (𝑈) puede estimarse en torno a 230,5

𝑊 · 𝐾 −1 · 𝑚−2 para un reactor vidriado (Glascoat). Puede utilizarse la ecuación anterior para
despejar 𝑇̅2 si se busca que el tiempo de calentamiento sea de 95 min., lo que arroja un valor
de 145,5 ºC. Posteriormente se utilizará la misma ecuación para aproximar la curva de
calentamiento.
En segundo lugar, se debe calcular las pérdidas de la segunda etapa estacionaria. Las mismas
se pueden aproximar a partir de la Ecuación 15.3, que devuelve una potencia.
𝑄̇ = 𝑈 · 𝐴 · (𝑇1 − 𝑇𝑎𝑚𝑏 )
Ecuación 15.3. Flujo de calor de pérdidas.
Utilizando los mismos parámetros que en las ecuaciones anteriores se obtienen pérdidas en el
estado estacionario por 70,3 kW. Por lo tanto, la capacidad total del calentador debe estar en
torno a 370 kW, de modo de poder calentar el reactor dimensionado en menos de 100 minutos.
En la práctica, sin embargo, es posible que este valor sea menor, dado que durante la etapa de
calentamiento las pérdidas son menores a 70 kW cuando la temperatura del reactor aún sea
baja. Esto puede permitir un abaratamiento del calentador, pero se utilizará este valor para los
cálculos subsiguientes ya que se trata de una cota superior razonable.
En la Figura 15.16 se muestra la curva de calentamiento aproximada mediante la Ecuación

15.2, y la potencia neta en cada etapa, según el área roja.

Potencia (KW) Temperatura (°C)

150 450
135 400
120 350
105
Temperatura (°C)
300
Potencia (kW)
90
250
75
200
60
150
45
30 100
15 50
0 0
0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150
Tiempo (min)
Figura 15.16. Curva de calentamiento (eje izquierdo) y potencia requerida (eje derecho).
15.2.2 Requerimientos técnicos. Selección del proveedor.

Para cada batch de síntesis se requiere elevar la temperatura del reactor a 140°C, durante 1,5hs.
Debido a que la planta opera únicamente en un turno, el tiempo que tarda la caldera en proveer
dicha temperatura no juega un papel fundamental en la selección. Aun así, no se puede adquirir
un calentador que tarde la mitad del tiempo del batch en lograr la temperatura indicada.
Según el dimensionamiento realizado, se requiere una caldera de una potencia de 370 kW,
implicando 300 kW para alcanzar la temperatura deseada y 70 kW para mantenerla durante la
síntesis, compensando las pérdidas. Cabe destacar que el contar con una caldera de una
potencia superior brinda flexibilidad para una eventual expansión, por lo que será un factor a
considerar como deseable.
cumplir:
 Capacidad ofrecida mayor o igual a la requerida en todos sus parámetros.

 Bombas necesarias para el movimiento del fluido incluidas en la compra.

Factores deseables
los factores obligatorios, se utilizarán los siguientes factores deseables: el costo y potencia de
la caldera, la reputación del vendedor y su lead time.
Se asigna el mismo peso tanto al costo como a la potencia del equipo. El primero, como se
comentó previamente, tiene un impacto directo en la rentabilidad del proyecto mientras que el
segundo tiene injerencia en los tiempos y capacidad de calentamiento. Con respecto a la
reputación del vendedor, se asigna una ponderación menor que a la del rector al ser un equipo
más simple y menos sofisticado. Finalmente, se le dará un carácter complementario al lead
time que ofrezca el proveedor. Así es como resultan los siguientes factores de ponderación:
 Costo de la caldera, ponderado con un 35% del total.

 Potencia de la caldera, ponderado con un 35% del total.
 Reputación del vendedor, ponderado con un 20% del total.
Antes de plantear la matriz de selección para la caldera, se presentan los siguientes proveedores
posibles, con sus respectivas características:
A. Laiyuan Co. (a partir de ahora llamada “empresa A”):
a. Origen: China
b. Costo FOB: 11.300 USD/Set
c. Potencia: 450 kW
d. Reputación: 7
e. Lead time: 40 días
B. Yancheng Innovation Alloy Electric Heater Co. (a partir de ahora llamada “empresa
B”):
a. Origen: China
c. Potencia: 500 kW
d. Reputación: 4
C. Yancheng DragonPower Electric Co. (a partir de ahora llamada “empresa C”):
a. Origen: China

c. Potencia: 420 kW
d. Reputación: 8
En la figura 15.17 se presenta la matriz de selección para los diferentes proveedores de

calentadores eléctricos.
Figura 15.17. Matriz de selección de servicio del calentador eléctrico.
Al obtener un puntaje ponderado de 11,65 en la matriz de selección, la empresa C resulta

elegida para proveer el calentador eléctrico.
15.3 Frío
El dispositivo utilizado para enfriar el aceite que circula en la camisa es un intercambiador de
calor. Contrariamente al calentador eléctrico, su objetivo es reducir la temperatura del interior
del reactor vidriado al final del proceso de síntesis. (Ingeniero Marino, s.f.)
Su principio de funcionamiento es la transferencia de energía entre dos fluidos, desde el

caliente hacia el líquido que se utiliza como refrigerante. Ésta se produce a través de placas
metálicas o tubos, evitando la mezcla de sustancias.
Existen diferentes tipos de intercambiadores según su estructura y dirección del flujo

circulante. A fines de seleccionar el tipo de intercambiador a utilizar, se los diferenciará según
su estructura: de placas, de tubo y carcaza, de tubos concéntricos y refrigerados por aire.
15.3.1 Intercambiador de placas

Consiste en un intercambiador formado por varias láminas de metal corrugado, con alto
coeficiente de transferencia. La conformación corrugada permite obtener flujos turbulentos a
velocidades relativamente pequeñas.
Su principio de funcionamiento es sencillo: mientras por una placa circula fluido caliente, por
la inmediatamente contigua circula el frío a contraflujo. Esto puede observarse en la Figura
15.18.

Sus principales ventajas son su alto coeficiente de transferencia, su reducido tamaño y su

simple mantenimiento.
Figura 15.18. Esquema de intercambiador de calor de placas.
15.3.2 Intercambiador de tubo y carcasa

La configuración de tubos y carcaza es la más básica y común en los intercambiadores de calor.
Uno de los dos fluidos circula por los tubos y el otro por la carcasa, realizando así la
transferencia de calor. En el interior de la carcasa hay unos deflectores que fuerzan la dirección
del flujo y favorecen la transferencia energética, como se muestra en la Figura 15.19.
En los sistemas en los que la diferencia entre los fluidos es considerable, el de mayor presión
circula por los tubos, mientras que el restante por la carcasa.
Figura 15.19. Esquema de intercambiador de calor de tubo y carcasa.

15.3.4 Intercambiador refrigerado por aire

Consiste en una serie de tubos situados en una corriente de aire, natural o forzada con ayuda
de un ventilador. A fin de favorecer el coeficiente de transferencia, los tubos cuentan con una
serie de aletas en su periferia. Se esquematiza su funcionamiento en la Figura 15.20.
Figura 15.20. Esquema de intercambiador de calor refrigerado por aire.
15.3.5 Intercambiador de tubos concéntricos

Su estructura consiste en dos tubos concéntricos, de diferente diámetro, que contienen un fluido
diferente. Generalmente, circula el caliente por el tubo interior y el de menor temperatura por
el exterior. Son de sencilla construcción y adaptables a las necesidades estructurales de cada
aplicación.
A modo de resumen, se presenta la Tabla 15.5 con ventajas y desventajas de cada tipo de
intercambiador de calor (Arrieta & Mendoza, 2017):
Tabla 15.5
Placas Tubo y Carcasa Aire Tubos

concéntricos
Ventajas - Alta transferencia - Eficientes por - Alta eficiencia - Altas presiones

- Pequeños alta turbulencia - Posibilita la - Simple
- Simple - Altas presiones alta mantenimiento
mantenimiento y temperaturas transferencia de - Adaptables
- Sin sellos calor
Desventajas - Limitado servicio - Elevado factor - Operación - Grandes y

a bajas presiones y de compleja pesados
temperaturas ensuciamiento - Costoso

- Grandes y - Costo elevado

pesados por unidad de
- Baja área
transferencia de
calor
Para enfriar aceite, el tipo de intercambiador de calor más recomendado es el de placas. Sus
ventajas lo diferencian de sus competidores, utilizando agua como líquido refrigerante. El
proceso de selección será realizado para este tipo de intercambiadores.
Se busca enfriar el contenido de reactor a temperatura ambiente (25 ºC), para poder realizar
correctamente la destilación en vacío como se explicó anteriormente. Para dimensionar el
intercambiador de calor necesario, se asumirán las condiciones más demandantes: el aceite se
enfría desde 140 ºC hasta 25 ºC, y no hay pérdidas. En la práctica, puede suceder que se
recircule parte del aceite que no haya sido calentado (entonces la temperatura inicial es
ligeramente menor, aunque al pasar por el reactor caliente absorbería más energía), y además
las pérdidas del reactor jugarían a favor, especialmente al principio cuando la temperatura de
este es mayor.
En el caso del agua que se utilizará para refrigerar el aceite, asumiremos que puede enfriarse
desde 60 ºC a 20 ºC mediante una torre de enfriamiento, valores razonables en la industria
(Lenntech B.V., 2019).
Con estos datos es posible calcular la diferencia de temperatura media logarítmica, según la
Ecuación 15.4.
𝛥𝑇𝑎𝑐𝑒𝑖𝑡𝑒 − 𝛥𝑇𝑎𝑔𝑢𝑎
𝐿𝑀𝑇𝐷 =
𝛥𝑇
ln⁡( 𝑎𝑐𝑒𝑖𝑡𝑒 )
𝛥𝑇𝑎𝑔𝑢𝑎
Ecuación 15.4. Diferencia de temperatura media logarítmica (log-mean temperature difference).
Este cálculo arroja un valor de 71,0 ºC. Con este dato es posible calcular la potencia específica
del intercambiador de calor, a partir de la Ecuación 15.5.
𝑄̇
= 𝑈𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑐𝑎𝑚𝑏𝑖𝑎𝑑𝑜𝑟 · 𝐿𝑀𝑇𝐷
𝐴𝑝𝑙𝑎𝑐𝑎𝑠
Ecuación 15.5. Flujo de calor de un intercambiador, expresado por unidad de superficie.
Se utilizará un valor estándar de catálogo para el coeficiente de transmisión de calor (𝑈) de

3.000 𝑊 · 𝐾 −1 · 𝑚−2 (Bühler Technologies, 2019). Entonces, el intercambiador requiere una
potencia específica de 213 𝑘𝑊 · 𝑚−2 . A mayor cantidad y superficie de placas, mayor será la

potencia total del reactor, lo que permitirá enfriar más rápido el aceite con menos caudal de
agua. Por otra parte, un intercambiador grande puede ser muy costoso y elevar demasiado la
temperatura del agua, que luego no podría ser enfriada totalmente por la torre de enfriamiento,
y causando demasiadas pérdidas por vapor (es decir, caudal de agua que se debe reponer). El
dimensionamiento de la torre de enfriamiento quedará enteramente sujeto a las características
finales del intercambiador de calor; se buscará optimizar la eficiencia y la inversión inicial de
todo el sistema que provea el servicio de enfriamiento.

A partir del dimensionamiento anterior, y teniendo en cuenta que los valores elegidos pueden
cambiar posteriormente de acuerdo con los costos y la eficiencia del sistema, se buscará
seleccionar un proveedor que pueda cotizar un intercambiador de calor de placas con un
coeficiente de transferencia de 3.000 𝑊 · 𝐾 −1 · 𝑚−2 . Cabe aclarar, además, que un fabricante
de intercambiadores generalmente puede ofrecer múltiples productos a partir de un rango
amplio de parámetros de diseño.
cumplir:
Factores deseables
En el caso del intercambiador de calor, se dejará el costo del producto de lado, realizando una
selección de carácter cualitativo entre proveedores. Esto se debe a que no se cuenta con una
gran exigencia en el tiempo de enfriamiento. Un intercambiador más grande requerirá una torre
más grande, por lo que los costos se podrían elevar de sobremanera. En este caso, se podría
recircular más veces el agua por la torre y el aceite por el intercambiador.
Se realizará una comparativa de costos medios de los proveedores, para productos de similares
características. En cuanto a los factores de decisión, se considerarán: la reputación del
vendedor, el lead time y el costo medio del proveedor. En este caso, el costo será el factor
menos importante en la decisión, por lo expuesto previamente. Es así como la reputación del
vendedor cobra mayor relevancia y un mayor peso en el proceso. Finalmente, el lead time
tendrá un peso medio en la decisión.

 Costo medio del proveedor, ponderado con un 25% del total.
La selección final se realizará al evaluar el costo de las diferentes alternativas ofrecidas por los
proveedores.

Antes de plantear la matriz de selección para el intercambiador de calor de placas, se presentan
los siguientes proveedores posibles, con sus respectivas características. En cuanto al costo, se
asignará un puntaje de acuerdo con la comparativa entre productos similares del proveedor. Se
toma como referencia un intercambiador de calor de 100 placas, con una superficie de contacto
de 400 m2:
A. Liaoning Success Thermal Technology Co. (a partir de ahora llamada “empresa A”):
a. Origen: China
b. Costo FOB: 5
c. Reputación: 9
B. Jinan Tonsen Equipment Co. (a partir de ahora llamada “empresa B”):
a. Origen: China
b. Costo FOB: 8
c. Reputación: 4
En la Figura 15.21 se presenta la matriz de selección para los diferentes proveedores de

intercambiadores de calor de placas.
Figura 15.21. Matriz de selección de intercambiador de calor.
Como resultado del análisis de selección, se determina que en esta instancia resulta elegida la
empresa A, haciendo énfasis en que será revisado al obtener ofertas concretas.
15.4 Torre de enfriamiento

Por otra parte, con el objetivo de enfriar el agua que circule por el intercambiador de placas, se
debe adquirir una torre de enfriamiento acorde a las características especificadas.
Las torres de enfriamiento se utilizan para enfriar agua en grandes volúmenes a fin de
aprovecharla como fuente fría en otros procesos industriales, como es el caso del

intercambiador de calor. Se extrae el calor del agua mediante un mecanismo de transferencia

conocido como evaporación, en el cual parte del agua a enfriar se evapora para transferir su
energía al aire. Utiliza el aire del ambiente como insumo (Galciar Ingeniería, s.f.).
En las torres de tiro inducido, las más comunes del mercado, el agua caliente ingresa a la torre
por su parte media-alta, siendo pulverizada. El aire ambiente lo hace través de sus aberturas
inferiores. Un ventilador, ubicado en la parte superior, actúa succionando el aire y generando
una corriente ascendente. Entre la entrada de agua y aire, hay una zona conocida como
superficie de intercambio, hecha de PVC generalmente.
Al descender, el agua caliente se encuentra de frente con el aire natural y se genera la

evaporación: el vapor presente es arrastrado por la corriente. Para esto, es necesario que el agua
ceda calor, por lo que el resultado final es la salida de agua a menor temperatura y una corriente
de aire húmedo por la parte superior. Este principio se representa en la Figura 15.22.
Figura 15.22. Diagrama esquemático de una torre de enfriamiento.

Como se mencionó en el análisis del intercambiador de calor de placas, se buscará una torre de
enfriamiento capaz de reducir la temperatura del agua desde 60 ºC a 20 ºC.
Consecuente al proceso de selección del intercambiador de calor en función de la oferta del

proveedor, se dimensionará la torre de enfriamiento necesaria.

cumplir:
Factores deseables
Siendo este caso similar al del condensador de grafito, se realizará una comparativa de costos
medios de los proveedores, para productos de similares características:

 Costo medio del proveedor, ponderado con un 25% del total.
La selección final se realizará al evaluar el costo de las diferentes alternativas ofrecidas por los
proveedores.
A. Xinxiang Juahui FRP Enviromental Equipment Co. (a partir de ahora llamada “empresa
A”):
a. Origen: China
b. Costo FOB: 6
c. Reputación: 7
B. Jinan Tonsen Equipment Co. (a partir de ahora llamada “empresa B”):

a. Origen: China
b. Costo FOB: 8
c. Reputación: 6
Figura 15.23. Matriz de selección de torre de enfriamiento.

Como resultado del análisis de selección, que se resume en la Figura 15.23, se determina que
en esta instancia resulta elegida la empresa B, haciendo énfasis en que será revisado al obtener
ofertas concretas.
15.5 Vacío
La bomba de vacío es un instrumento utilizado para extraer gases del interior de un recipiente,
redes de tuberías o de cualquier proceso, a fin de reducir la presión a niveles por debajo de la
atmosférica. Los principales tipos de bombas son de paletas, de membrana o diafragma, y anillo
líquido.
Su funcionamiento es comparable al de un compresor, con la diferencia de que su finalidad es

la de extraer gases en lugar de comprimirlos.
Los principales tipos de bombas de vacío son la bomba de membrana o diafragma (que será
explicada más adelante) y la bomba de anillo líquido.
15.5.1 Bomba de anillo líquido

Este tipo de bomba se suele utilizar para manejar mezclas de gases que contienen vapores
condensables. Contiene un rodete giratorio que, al rotar, genera que el líquido del interior se
desplace a la periferia del recinto por acción de la fuerza centrífuga. Cuando el gas entra, es
encerrado entre las paletas del rotor y el líquido. Cuando rota, el anillo líquido comprime al gas
y lo impulsa hacia la salida. Se observa un esquema de una bomba de este tipo en la Figura
15.24.
El anillo líquido, a su vez, absorbe el calor generado en la compresión, fricción y condensación.

Suele utilizarse agua, aceite, glicol u otros líquidos que no vaporizan en el proceso.
Figura 15.24. Esquema de bomba de anillo líquido.
El vacío que requiere el proceso de recuperación de solvente no es extremadamente exigente,
sino que se busca disminuir la presión lo suficiente para que comience a evaporarse el alcohol
en exceso remanente en el reactor. En consecuencia, se estimará una caída de presión desde

presión atmosférica (1 bar) hasta 1 mbar. En manuales y tablas de bombas de vacío suele
expresarse la caída de presión mediante un factor de bombeo (pump-down factor), que no es
más que el logaritmo del cociente de presiones. En este caso, el cálculo devuelve un factor de
6,91 ≈ 7 (Vac Aero International, Inc., 2019).
El volumen de aire a bombear es igual a la diferencia capacidad total del reactor (6.300 L) y el
volumen de líquido remanente en el reactor al finalizar la reacción. Nuevamente, la síntesis
con 1-butanol y 2-etilhexanol tiene valores muy similares, pero se utilizará el caso del 1-butanol
dado que el volumen generado de éster es ligeramente menor. En este caso la diferencia
corresponde a un volumen libre de 1.595 litros. Además, se considerará un volumen adicional
de 300 L en concepto de la torre de destilación, tuberías, y accesorios, totalizando
aproximadamente 1.900 litros.
La Ecuación 15.6 muestra la equivalencia entre el caudal de una bomba de vacío y el tiempo
total de aspiración, para las condiciones establecidas anteriormente.
𝑉 𝑃𝑖 𝑉
𝑡= ln ( ) = 𝑓
𝑄̇ 𝑃𝑓 𝑄̇
Ecuación 15.6. Tiempo de aspiración de una bomba de vacío, en función del volumen (V), caudal (Q) y factor de
bombeo (f) (Pfeiffer, 2019).
A partir de la ecuación anterior puede graficarse la curva de diseño de la bomba necesaria, que
se muestra en la Figura 15.25. Se observa que los tiempos de aspiración son relativamente bajos
para los tiempos totales del proceso. Es posible elegir cualquier equipo a lo largo de la curva;
a mayor caudal, la bomba será más grande y costosa, pero permitirá generar las condiciones de
vacío más rápidamente.
18
16
Tiempo de desalojo (min)
14
12
10
8
6
4
2
0
50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200
Caudal (m3/h)
Figura 15.25. Curva de tiempo de desalojo en función del caudal de la bomba de vacío.


Como fue mencionado previamente, se puede seleccionar una bomba en todo el rango
operativo. Se adoptará un caudal intermedio de 135 𝑚3 · ℎ−1 para la selección de proveedores,
pero al igual que en la selección del sistema de refrigeración, este valor queda sujeto a la
optimización de eficiencia y costos. En cuanto al tipo de bomba requerida, no existen grandes
restricciones dado que el fluido extraído del reactor contiene mayoritariamente aire, con
algunos vapores de alcohol. No existen grandes restricciones en cuanto al material de la bomba
o su lubricación. Por consiguiente, se considerarán todos los tipos de bomba de vacío como
posibles candidatas.
cumplir:
Factores deseables
los factores obligatorios, se utilizarán los siguientes factores deseables:
 Costo de la bomba, ponderado con un 35% del total.

 Flujo de succión, ponderado con un 35% del total.
 Lead time de entrega, ponderado con un 10% del total.
Antes de plantear la matriz de selección para la bomba de vacío, se presentan los siguientes
proveedores posibles, con sus respectivas características:
A. Liaoning Weijieer International Trading Co. (a partir de ahora llamada “empresa A”):
a. Origen: China
c. Flujo: 145 m3/h
d. Reputación: 8
B. Wenling Hongbaoshi Vacuum Equipment Factory Co. (a partir de ahora llamada

“empresa B”):
a. Origen: China

c. Flujo: 150 m3/h

d. Reputación: 9
En la Figura 15.26 se presenta la matriz de selección de proveedores para la bomba de vacío.
Figura 15.26. Matriz de selección de la bomba de vacío.
Como resultado del análisis de selección, se determina que el proveedor elegido es la empresa
B. Cabe aclarar que todos los cálculos del dimensionamiento corresponden a un reactor. Si bien
es posible utilizar una única bomba para ambos procesos simultáneamente, es conveniente
adquirir un equipo adicional en caso de que alguna falle.
15.6 Destilación
La destilación es un proceso a través del cual se separan dos o más sustancias, aprovechando
sus diferentes temperaturas de volatilización. Se calienta un líquido hasta que sus componentes
más volátiles pasan a fase vapor y, a continuación, se los enfría para volverlos al estado líquido,
pero separados.
En el proceso de síntesis particularmente, se utiliza en dos etapas: durante la síntesis, para

separar del agua y recuperar el alcohol evaporado y reutilizarlo en otro batch, y una vez que la
síntesis termina, se hace vacío para extraer el alcohol restante, prácticamente sin agua para ese
entonces. El ensamble entre reactor y torre está controlado por una válvula.
En la primera etapa, el vapor entra, el agua condensa cuando se enfría a 100 °C (ingresa a
presión atmosférica, prácticamente), siendo retenida en una trampa de agua. Se recupera el
alcohol restante en un tanque, listo para ser utilizado en el próximo batch de producción.
El agua destilada contiene pequeñas cantidades ácido 2,4-D, el cual debe será considerado en
la etapa de tratamiento de efluentes. Dada su naturaleza corrosiva para una gran cantidad de
materiales, el condensador debe ser capaz de resistir su acción química. Es en este aspecto que
se destaca el condensador de grafito, por su amplio rango y alto nivel de resistencia a la
corrosión. Tolera ácidos, disolventes, cloruros y otros compuestos halogenados.

En su interior, está formado por numerosas capas de grafito, con las aberturas necesarias para
que circule el vapor a través suyo y, al encontrarse con una temperatura menor al punto de
ebullición, condensará y escapará por su correspondiente salida (Flowproen, s.f.). Se muestran
diferentes partes de un destilador de grafito en la Figura 15.27.
Figura 15.27. Esquema de destilador de grafito.

Debido a la complejidad y cantidad de variables relacionadas con el dimensionamiento de una
columna de destilación, se realizaron consultas a técnicos químicos para establecer un orden
de magnitud estimado del condensador necesario. Se pudo concluir que el proceso requiere un
condensador de grafito con un área de contacto entre vapor y placas de aproximadamente 50
m2.
cumplir:
Factores deseables
los factores obligatorios, se utilizarán los siguientes factores deseables: costo del condensador,
área de contacto, reputación del proveedor y lead time.
En este caso, el costo del producto será el que reciba el mayor peso en la decisión, dado su
impacto en la rentabilidad del proyecto, como se menciona con anterioridad. Por otro lado, el
área de contacto entre el flujo de vapor y las placas del condensador será el siguiente factor en
su escala de relevancia dado que impacta directamente en la eficiencia del proceso. A su vez,
a fin de asegurar la confiabilidad y respuesta del proveedor, se le dará una importancia similar.

Finalmente, el lead time será un factor complementario en la decisión. Así es que resulta la
siguiente ponderación de factores deseables:
 Costo del condensador, ponderado con un 45% del total.

 Área de contacto, ponderado con un 25% del total.
Antes de plantear la matriz de selección para el condensador de grafito, se presentan los
siguientes proveedores posibles, con sus respectivas características:
A. Weihai Newera Chemical Machinery CO. (a partir de ahora llamada “empresa A”):
a. Origen: China
b. Costo FOB: 15.400 USS/Set
c. Área de contacto: 50 m2
d. Reputación: 6
B. Shanghai Xinqiu Environmental Sci-Tech Co. (a partir de ahora llamada “empresa B”):
a. Origen: China
b. Costo FOB: 16.000 USS/Set
c. Área de contacto: 50 m2
d. Reputación: 10
En la Figura 15.28 se presenta la matriz de selección de proveedores para el condensador de

grafito.
Figura 15.28. Matriz de selección del condensador de grafito

Como resultado de la matriz de selección para el condensador de grafito, se determina que la

empresa proveedora a elegir es la B.
15.7 Bombas
Las bombas sirven para transformar la energía con la que es accionada en energía hidráulica,
con el fin de mover fluidos a través de una cañería. Existen variados tipos de bombas, con sus
respectivas características que las vuelven más o menos aptas para determinados procesos. A
continuación, se exponen los principales tipos de bombas que se utilizarán en el proceso con
sus principios de funcionamiento (Industrias BJT C.A., 2018).
15.7.1 Bombas centrífugas

Las bombas centrífugas (se observa un diagrama en la Figura 15.29) tienen como principio de
funcionamiento la conversión de energía cinética del fluido a presión. La energía cinética se
obtiene por medio de la rotación de del impulsor, direccionando el flujo al diafragma donde se
genera el aumento de presión. Las principales características que las diferencian son:
 Tipo de flujo, radial, axial o mixto.

 Posición del eje de rotación, horizontal, vertical o inclinado.
 Succión simple o doble.
Tienen como ventajas principales un flujo continuo, capacidad para grandes caudales, fácil
regulación de la presión requerida variando la velocidad angular del impulsor. Las principales
desventajas son que son sensibles al fenómeno de surge, fenómeno de cavitación del fluido y
que no alcanzan altos cambios de presión por etapa, por lo que se requieren muchas etapas a
fin de conseguir presiones altas (Bombas de agua tech, s.f.).
Figura 15.29. Diagrama esquemático de bomba centrífuga.

15.7.2 Bomba de membrana o diafragma

Combina la acción de una membrana o diafragma de teflón o caucho con válvulas para bombear
gases, como se muestra en la Figura 15.30. Cuenta con válvulas en la entrada y salida del
dispositivo y un líquido o aire hidráulicos que accionan la membrana. Si se bloquea la salida y
abre la entrada, el movimiento de la membrana permitirá succionar el fluido del interior del
reactor. Posteriormente, se cierra la entrada y abre la salida, impulsando su contenido hacia el
exterior.
Figura 15.30. Esquema de bomba de membrana o diafragma.
A modo de resumen, se presenta la Tabla 15.6 con ventajas y desventajas de las diferentes
bombas:
Tabla 15.6
Descripción de la tabla
Tipo Centrífuga Diafragma
- Versátiles
- Pocas piezas móviles, durables
- Libres de lubricación
Ventajas - Fácil ajuste de caudal
- Funcionamiento en seco
- No requiere válvula de seguridad
- Simple mantenimiento
- Peligro de cavitación en altas temperaturas

o bajas presiones - Carecen de sellos o
Desventajas
- Para altas presiones de elevación se empaques
requieren varias etapas

15.7.3 Requerimientos técnicos

En el caso de la síntesis de 2,4-D éster, se requieren bombas en diferentes etapas del proceso,
a saber:
 Bomba centrífuga para el circuito cerrado del calentador, incluidas en su compra.

 Bomba centrífuga para el circuito de enfriamiento del aceite.
Se requiere una bomba centrífuga capaz de proveer un caudal de 5 L/s de agua al
intercambiador de placas. El costo estimado es de $19.000, adquirida a proveedores locales.
 Bomba centrífuga para el circuito de etilhexil que alimente a los reactores.

Para el caso de la alimentación del reactor, el caudal de entrada no necesita ser de alto calibre,
por lo que se utilizará una bomba convencional, que provea un caudal capaz de llenar el reactor
en un tiempo considerable. El costo estimado es de $9.000 para una bomba capaz de llenar el
reactor en, aproximadamente, 30 minutos.
 Bomba centrífuga para el circuito de butanol.

Se estima usar una bomba similar a la anterior, por un costo de $9.000.
 Bomba centrífuga para la descarga de los reactores.

En un caso similar al de la carga, se utilizará una bomba centrífuga capaz de descargar el reactor
en un tiempo considerable. El costo estimado será también de $9.000.
Cabe mencionar que se suele contar con dos bombas por cada estación, a fines de tener un
repuesto y que no frene la producción en caso de que una falle o se le deba efectuar un proceso
de mantenimiento preventivo.
En el caso de las bombas cuyo objetivo sea trasladar fluidos, no se realiza el análisis de
selección, dado que se podrán adquirir de los mismos proveedores que el resto de la maquinaria,
o mismo ser adquiridas a proveedores locales.
15.8 Tanques
Los tanques utilizados para almacenar materias primas, productos en proceso y productos
terminados, en estado líquido se detallan a continuación. El dimensionamiento de cada uno de
ellos fue realizado en base al plan de producción.
Para el almacenamiento de 2-etilhexanol, 1-butanol, biodiesel, EHE final e IBE final:
 Marca: MILENIOS
 Línea: Milenios
 Modelo: 14-100
 Orientación: Vertical
 Capacidad máxima: 10.000 L

 Capacidad en volumen: 10.000 L

 Altura: 350 cm
 Ancho: 190 cm
 Profundidad: 190 cm
 Materiales de la estructura: Ac- Inox 304
Para almacenar EHE técnico e IBE técnico:
 Marca: MILENIOS
 Modelo: 2-60
 Capacidad máxima: 6.000 L
 Capacidad en volumen: 6.000 L
 Altura: 306 cm
 Ancho: 161 cm
Para almacenar 2-etilhexanol recuperado, 1-butanol recuperado, agua y alcohol recuperados:
 Marca: MILENIOS
 Modelo: HOME500
 Capacidad máxima: 500 L
 Capacidad en volumen: 500 L
 Altura: 78 cm
 Ancho: 97 cm

Figura 15.31. Tanque Milenios de 6.000 L.
Se eligieron todos los tanques de una misma marca, Milenios, ya que simplificaba la elección
de las válvulas necesarias, su implementación y su eventual reemplazo. Se muestra un ejemplo
en la Figura 15.31. Todos los tanques requieren una válvula de entrada, una de salida, y el
mismo material (acero inoxidable). Se diferencian únicamente en sus capacidades. Las piletas
de contención se implementan para algunos de los tanques, pero su instalación es independiente
del tipo de tanque elegido (se explica con mayor profundidad más adelante).
15.9 Formulación
Esta etapa del proceso, como ya se explicó anteriormente, consiste en introducir el éster, el
biodiesel y el emulgente en un tanque con agitador. Aquí estos productos se mezclan por
aproximadamente tres horas a temperatura ambiente hasta que se adquieren las características
deseadas.
Este dispositivo, a veces también llamado reactor de formulación, es mucho más sencillo que
el reactor químico donde se realiza la síntesis, como se desprende de la Figura 15.32. Esta etapa
del proceso no posee ningún requerimiento técnico especial que dificulte su adquisición.
Figura 15.32. Esquema del tanque formulador.

15.10 Sistema de tuberías

Para el sistema de tuberías, se recomendarán los materiales a utilizar para los distintos
productos a transportar, pero no se hará foco en el dimensionamiento específico de las mismas.
Para el transporte de agua y combustibles (ésteres), se utilizarán tuberías de polietileno

reticulado, que son muy resistentes a las altas temperaturas e ideales para zonas de calderas o
calentadores. Se suele utilizar colores (azul o rojo) para diferenciar si es fluido caliente o frío
recorriendo su interior. Por otro lado, para el transporte de 2-etilhexanol, 1-butanol, y los
materiales técnicos para la formulación (EHE e IBE), se utilizarán tuberías de acero inoxidable,
que presentan una gran resistencia a la corrosión, a pesar de su elevado costo.
15.11 Transporte interno

El transporte interno de materia prima o producto terminado se realiza en grandes volúmenes.
La primera, se recibe en big bags en el caso del ácido 2,4-D y en pallets de bidones para el
resto de los insumos, mientras que el producto final se comercializa también paletizado. De
esta manera, se determina que para el transporte, carga y descarga de material es necesario
contar con autoelevadores.
Se estima la cantidad promedio de pallets que se debe transportar por día, en función del
promedio diario, sobre una base de 198 días laborales. En un pallet caben 48 bidones de
producto terminado o materia prima, y un big bag de ácido 2,4-D. Es así, que para el primer
año, se estiman una cantidad de 16 pallets a cargar/descargar por día, conformados por 8 de
producto terminado y 8 de materias primas.
Sin embargo, dado que la dinámica de las importaciones y despachos indica que no se realizan
de manera estable y que el promedio es una manera relativamente vaga de calcular
requerimientos de transporte, se estima que el contar con dos autoelevadores es lo más
adecuado. Si bien se proyecta que cuenten con capacidad ociosa, es necesario que se brinde
respuesta efectiva en el caso de una avería, o poder operar en sincronía despachos y recepciones
en caso de ocurrir.

15.12 Diagrama de planta

Para brindar una mejor comprensión de las diferentes partes que componen la planta de síntesis
se diseñó un diagrama de planta. A continuación, se presentan los diferentes servicios y
principales sistemas a considerar.
Se comienza con el sistema para cargar el ácido 2,4-D a los reactores. La tarea se realiza a
través de la boca de hombre. Para llegar a la misma se utilizan dos grúas colgadas de forma
permanente sobre rieles, como se muestra en la Figura 15.33 a continuación.
Figura 15.33. Diagrama de planta: carga del ácido 2,4-D.
En la Figura 15.34 se muestra el sistema principal de provisionamiento de alcoholes junto al

sistema de recuperación de solvente (alcohol en exceso). Existen dos tanques de materia prima,
uno para cada tipo de alcohol, y dos bombas para hacerlo llegar a los reactores. Luego, desde
el destilador se recupera y dirige a un tanque de recuperación. Desde ahí puede ser bombeado
para ser utilizado nuevamente.
Figura 15.34. Diagrama de planta: provisionamiento de alcoholes.

Recordamos que, una vez finalizada la reacción, el éster se dirige un tanque de asentamiento,
para luego ser bombeado a los tanques finales donde son puestos a disposición de la etapa de
formulación. Esto puede verse en la Figura 15.35.
Figura 15.35. Diagrama de planta: tanque de asentamiento y decantación
Además del éster, también se obtiene agua como producto de la reacción. Esta tiene que ser
retirada a medida que se genera para evitar la hidrólisis. En la Figura 15.36 se muestra el
sistema que cumple esta tarea.
Figura 15.36. Diagrama de planta: remoción de agua generada por la reacción.
En cuanto a los servicios, encontramos por un lado al sistema de calor, que consiste en un
calentador eléctrico con una bomba que hace circular aceite caliente a través de la camisa,
como se ve en la Figura 15.37.
Figura 15.37. Diagrama de planta: servicio de calor.

Por otra parte, el sistema de frío se compone de un intercambiador de calor y una torre de
refrigeración. Aquí también se cuenta con bombas para hacer circular el aceite por la camisa
de los reactores, pero esta vez con el objetivo de extraer calor de la reacción. Se muestra un
diagrama en la Figura 15.38.
Figura 15.38. Diagrama de planta: servicio de frío.
En la etapa final de destilación es necesario aplicar vacío. Para esto se trabaja con una bomba
de vacío conectada al reactor, como se observa en la Figura 15.39.
Figura 15.39. Diagrama de planta: servicio de vacío.
Si juntamos todos los aspectos presentados anteriormente, obtenemos un diagrama del sistema
completo, representado en la Figura 15.40.

Figura 15.40. Diagrama de planta completo.

15.13. Resumen de inversiones

Como corolario del dimensionamiento y selección de tecnologías, se resume en la Tabla 15.7
el costo unitario declarado y lead time de cada producto.
Tabla 15.7
Resumen de las inversiones a realizar en activos fijos.
Bien Costo* Incoterm Lead time Instalación

[USD] [meses] [meses]
Reactor 14.460 CIF 3 2
Calentador de aceite 9.850 FOB 3 1
Torre de destilación 16.000 FOB 2,5 2
Bomba de vacío 2.500 FOB 2,5 1
Intercambiador de placas 18.880 FOB 2 1
Torre de enfriamiento 5.000 FOB 2 1
Tanques pulmón 1.250 Nacional 1 2
Tanques de formulación 5.000 FOB 2 2
P&L 850 Nacional 2 2
Herramientas auxiliaries 4.130 Nacional 1 -
Naves y galpones 165 Nacional - 8
Autoelevadores 16.500 Nacional 2 -
Sistema de tratamiento de efluentes 12.400 FOB 2 2
Registros SENASA 3.780 Nacional 2 -
* Algunos datos fueron determinados en el próximo capítulo, económico-financiero.
15.14. Cronograma de ejecución

En el cronograma de ejecución se incluyen las maquinas (reactor, torre de destilación etc.), en
inmuebles naves y galpones, y registro de SENASA. Se analizan los tiempos en dos categorías
distintas, el lead time y los tiempos de instalación. En la siguiente tabla se pueden observar los
tiempos para cada concepto.
En el caso de las máquinas, el lead time y tiempo de instalación se deben acordar directamente
con los respectivos proveedores. En cuanto al registro de SENASA, se considera lead time al
tiempo requerido para realizar el trámite de habilitación. Por otra parte, para la construcción de
naves y galpones solo se considera el tiempo de instalación, fijado en 8 meses. Considerando
esto se procede a realizar un diagrama de Gantt (Figura 15.41), que muestra el tiempo de inicio
del proyecto y los tiempos límites para el pedido de maquinarias a fin de iniciar operaciones
en el primer día del 2020.

Figura 15.41. Cronograma de ejecución.


16. BALANCE DE LÍNEA

16.1 Balance de producción
La Figura 16.1 muestra un resumen de las etapas que conforman proceso de producción del
proyecto.
Figura 16.1. Diagrama del proceso de producción del EHE o IBE.
Se continúa el análisis de ingeniería con el balance de la producción. El mismo consiste en

obtener un plan consolidado de producción para los años proyectados. Se analizará entre los
años 2020 y 2029, partiendo de los datos obtenidos en la sección de proyección de demanda.
Se comienza el balance calculando la cantidad de producto que se obtiene por batch en la

reacción de síntesis. Los parámetros principales que rigen el resultado son el grado de
conversión de la reacción y el volumen disponible dentro del reactor. La eficiencia de
reacciones orgánicas de este tipo (esterificaciones) es del 99%, mientras que el volumen del
reactor es de 6.300 litros de los cuales 5.000 litros son realmente utilizables (esto es así por
razones de diseño y seguridad del reactor).
Como se explicó anteriormente, se utilizan como reactivos el ácido 2,4-D y un alcohol, en

presencia de catalizador. Luego de transcurrida la reacción se obtiene el éster y agua. Si bien
las cantidades a utilizar de cada componente se basan en las relaciones estequiométricas, en la
realidad la reacción se lleva a cabo en exceso de alcohol. La relación molar recomendada
alcohol-ácido es de 1,2.
Respetando los parámetros establecidos y realizando los cálculos correspondientes obtenemos

las siguientes cantidades de reactivos y productos para la reacción del EHE, resumidas en las
Tablas 16.1 y 16.2.
Tabla 16.1
Ingresos por batch EHE al reactor
Componente Densidad Peso Volumen

2-etilhexanol 0,833 2328,95 2795,86
2,4-D ácido 1,500 3294,11 2196,08
Catalizador PTSA 1,240 10,00 8,06
Densidad en g/cm3, peso en kg y volumen en litros.

Tabla 16.2
Egresos por batch EHE del reactor
H2O 1,002 265,57 265,57

EHE 1,152 4916,99 4268,22
2,4-D ácido 1,5 32,94 21,94
En este caso, la restricción se encuentra en los volúmenes de reactivos. El máximo volumen

luego de finalizada la reacción es de 4555,75 litros mientras que los reactivos se llevan hasta
5000 litros.
En el caso del IBE, los resultados obtenidos se plasman en las Tablas 16.3 y 16.4. Nuevamente
el reactor alcanza su máxima capacidad en los reactivos.
Tabla 16.3
Ingresos por batch IBE al reactor
Butanol 0,810 1747,12 2097,39

2,4-D ácido 1,500 4341,82 2894,55
Catalizador PTSA 1,240 10,00 8,06
3
Densidad en g/cm , peso en kg y volumen en litros.
Tabla 16.4
Egresos por batch IBE del reactor
H2O 1,00 350,03 350,03

IBE 1,24 5389,75 4346,57
2,4-D ácido 1,50 43,42 28,58
Por lo tanto, por cada batch de EHE se obtiene 4.268,22 litros y en el de IBE 4346,57 litros.
Independientemente del éster que se esté sintetizando, el tiempo de reacción es de 8 horas como
base. Este tiempo puede verse afectado por la experiencia de los operarios con el proceso.
Como se verá más adelante, existe una curva de aprendizaje que afecta al rendimiento.

Vale la pena recordar que el producto final consiste en envasar la solución proveniente de la
formulación de uno de los ésteres junto a biodiesel y emulsionantes, estos últimos en baja
cantidad. Por lo tanto, en el balance de línea se debe determinar las entradas y salidas de los
procesos de envasado, formulación y síntesis.
Basándose en los datos de demanda proyectados en el inciso de mercado, se puede realizar el

balance de línea comenzando con el volumen de ventas. Para cada año se toma el valor
proyectado y se calcula la cantidad de bidones necesarios. El proceso de envasado es el mismo
para cualquiera de los dos productos, por lo que para el balanceo se pueden sumar. La única
consideración a tener en cuenta es que la máquina llenadora tiene que ser diferente para evitar
la contaminación cruzada. Sin embargo, esta es una simple canilla doble por lo que no
representa mayores preocupaciones.
En la Tablas 16.5 se muestra un resumen de las cantidades de bidones necesarias.
Tabla 16.5
Ventas totales y necesidad de envasado
Año Ventas totales Bidones

2020 874 43,7
2021 1.009 50,45
2022 1.160 58
2023 1.331 66,55
2024 1.525 76,25
2025 1.750 87,5
2026 1.783 89,13
2027 1.815 90,77
2028 1.848 92,40
2029 1.881 94,03
Ventas en miles de litros, bidones en miles por unidad de 20L
En el proceso de formulación no existen pérdidas ni descartes, por lo que la relación entre

entradas y salidas es 1:1. En las Tabals 16.6 y 16.7 se muestra un resumen del balance de línea
para formulación de ambos productos.
Tabla 16.6
Balance de línea para formulación EHE
Año Ventas Formulación

2020 364,00 365,83
2021 437,00 439,20
2022 522,00 524,62

2023 621,00 624,12

2024 737,00 740,70
2025 875,00 879,40
2026 891,34 895,82
2027 907,67 912,24
2028 923,99 928,64
2029 940,29 945,02
Ventas en miles de litros, formulación en miles de litros.
Tabla 16.7
Balance de línea para formulación IBE
Año Ventas Formulación

2020 510,00 512,56
2021 572,00 574,87
2022 638,00 641,21
2023 710,00 713,57
2024 788,00 791,96
2025 875,00 879,40
2026 891,34 895,82
2027 907,67 912,24
2028 923,99 928,64
2029 940,29 945,02
Ventas en miles de litros, formulación en miles de litros.
Continuando con las necesidades de síntesis, los dos productos fabricados cuentan con estrictas
normas del SENASA por lo que deben estar registrados. Parte del requerimiento es indicar
exactamente la composición del producto. Para el EHE, se indica que la concentración de éster
etilhexilico del ácido 2,4-D es de 89 gramos cada 100 cm3 (Figura 16.2) Mientras que para el
IBE se indica 97 gramos de éster butílico del ácido 2,4-D por cada 100 cm3 (Figura 16.3).

Figura 16.2. Etiqueta producto formulado a partir de EHE.
Figura 16.3. Etiqueta producto formulado a partir de IBE.
Además, se debe informar el equivalente en ácido 2,4-D dado que éste es el que realmente
aporta el efecto terapéutico sobre el cultivo. Vemos que en el caso del IBE es mayor que el de
EHE. Esto quiere decir que su proceso de síntesis debería involucrar mayor cantidad de este
reactivo, situación que se confirma con el cálculo del batch por reactor realizado previamente.
En las Tablas 16.8 y 16.9 se puede encontrar más información acerca de la composición.
Tabla 16.8
Característica EHE
Producto final EHE

EHE 890 g/L

2,4-D (equiv.) 590 g/L

EHE 77,257 % vol
Biodiesel 22,288 % vol
Emulgentes 0,455 % vol
Densidad 1,086 g/cm3
Tabla 16.9
Característica IBE
Producto final IBE

IBE 970 g/L
2,4-D (equiv.) 774 g/L
IBE 78,226 % vol
Biodiesel 21,339 % vol
Emulgentes 0,435 % vol
Densidad 1,158 g/cm3
Con esta información se puede calcular las necesidades de síntesis de los ésteres, que se muestra
en las Tablas 16.10 y 16.11.
Tabla 16.10
Balance de línea reactor EHE
Año Formulación Síntesis

2020 365,83 325,59
2021 439,20 390,88
2022 524,62 466,91
2023 624,12 555,47
2024 740,70 659,23
2025 879,40 782,66
2026 895,82 797,28
2027 912,24 811,89
2028 928,64 826,49
2029 945,02 841,07
Formulación en miles de litros, síntesis en toneladas.

Tabla 16.11
Balance de línea reactor IBE
Año Formulación Síntesis

2020 512,56 497,19
2021 574,87 557,63
2022 641,21 621,97
2023 713,57 692,16
2024 791,96 768,20
2025 879,40 853,02
2026 895,82 868,95
2027 912,24 884,87
2028 928,64 900,78
2029 945,02 916,67
Formulación en miles de litros, síntesis en toneladas.
Además, en base a los requerimientos de la formulación y de la síntesis, y utilizando los

cálculos anteriores de la reacción batch, se obtiene la cantidad de materia prima necesaria por
año (Tabla 16.12).
Tabla 16.12
Requerimientos de materia prima
Año Bidones Biodiesel Emul. Ácido 2,4-D Catalizador 2-etilhexanol Butanol

2020 43,70 190,91 3,89 618,64 1,53 127,23 132,96
2021 50,45 220,56 4,50 711,08 1,77 152,74 149,13
2022 58,00 253,75 5,18 813,85 2,04 182,45 166,33
2023 66,55 291,37 5,94 929,72 2,34 217,06 185,10
2024 76,25 334,08 6,82 1060,49 2,69 257,60 205,44
2025 87,50 383,65 7,83 1211,51 3,09 305,84 228,12
2026 89,13 390,82 7,97 1234,13 3,14 311,55 232,38
2027 90,77 397,98 8,12 1256,75 3,20 317,26 236,64
2028 92,40 405,14 8,26 1279,34 3,26 322,96 240,89
2029 94,03 412,28 8,41 1301,91 3,32 328,66 245,14
1-butanol, 2-etilhezanol, biodiésel y emulgentes en miles de litros, ácido 2,4-D en miles de kilogramos, bidones
en miles de unidades.
16.2 Grados de aprovechamiento

Se continúa el análisis evaluando el cuello de botella del proceso de producción de Sigma Agro.
Para el mismo se obtienen los siguientes datos de las máquinas y procesos (Tabla 16.13).
Tabla 16.13
Información máquinas y procesos

Máquina/proceso Capacidad teórica Unidades Rend/Supl

Reactor EHE 4.916,99 kg/dia curva
Reactor IBE 5.389,75 kg/dia curva
Formulador EHE 8.000 litros/dia 0,98
Formulador IBE 8.000 litros/dia 0,98
Envasado manual 160 bidones/dia 0,30
Envasado automático 3.000 bidones/dia 0,95
En el caso de los reactores, los rendimientos son altamente dependientes de la experiencia que
tienen los operarios con un proceso de tal magnitud. Sigma Agro nunca ha realizado la síntesis
de sus productos químicos dentro de sus instalaciones, por lo que la mejor manera de realizar
una estimación de su desempeño es aplicando una curva de aprendizaje. Dicha curva puede
interpretarse como una eficiencia en el proceso de síntesis, no en términos de material (es decir,
desperdicios), sino en términos de tiempo (se ralentiza el proceso hasta que los operarios y
supervisores adquieren la experiencia necesaria). Se muestran los valores planteados en la
Tabla 16.14 y la Figura 16.4.
Tabla 16.14
Curva de aprendizaje reactores
Año Rendimiento
2020 80,00%
2021 90,00%
2022 95,00%
2023 98,00%
2024 98,50%
2025 98,75%
2026 98,75%
2027 98,75%
2028 98,75%
2029 98,75%

100%
95%
90%
85%
80%
75%
70%
2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029
Figura 16.4. Curva de aprendizaje de reactores.
Los valores teóricos para los reactores se originan del cálculo previo del proceso batch. A
diferencia del proceso de síntesis, Sigma Agro cuenta con gran experiencia en la formulación
de agroquímicos. Por lo que en este proceso su rendimiento es alto.
A modo de ejemplo se muestran los resultados del último año proyectado con mayor demanda,
el 2029, en la Tabla 16.15. Se puede identificar a los reactores como cuello de botella del
proceso. El resto de los años se encuentran disponibles en el Anexo V: Plan de producción.
Tabla 16.15
Utilización para el año 2029
Máquina/proceso Requerimiento Cap. real Cantidad Aprov.

Reactor EHE 4.247,81 4.855,53 1,00 87,48%
Reactor IBE 4.629,64 5.322,37 1,00 86,98%
Formulador EHE 4.247,81 7.840,00 1,00 54,18%
Formulador IBE 4.772,82 7.840,00 1,00 60,88%
Envasado manual 474,90 123,08 4,00 96,46%
16.3 Tercerización de servicios

Una vez que el producto final es envasado y almacenado en la nave de productos terminados,
comienza una nueva etapa dentro de la cadena, la logística externa. Sigma Agro cuenta con
varios centros de distribución a lo largo de su territorio de acción. Estos se encuentran en las
localidades de Mercedes, Tandil, Pehuajó, Río Cuarto y Cintra. Aquí es donde termina la
participación de la empresa dentro de la cadena. Los productos siguen su recorrido a los
distribuidores locales, que se encargan de vender el producto a los consumidores finales.

Actualmente, la distribución de los productos finales, desde la planta de producción hasta los
cinco depósitos, se terceriza. La compañía contrata a una empresa de logística que se encarga
del transporte mediante el uso de camiones. La carga y descarga de los mismos se realizan
dentro de la planta y depósitos de Sigma, que se encarga de realizarlas con sus autoelevadores.
Este sistema de logística externa no se verá afectado por la realización del presente proyecto.
Cabe aclarar que tanto el EHE como el IBE forman parte de una gran matriz de productos que
comercializa la compañía, por lo que no tiene sentido analizar la logística del proyecto de forma
independiente. La distribución de los productos terminados seguirá en manos de la empresa
responsable actualmente. En los años venideros sí se espera un incremento en el volumen de
ventas por parte de Sigma Agro, pero se validó con la compañía transportista que no exceda su
capacidad. A modo de corolario, Sigma Agro se encuentra conforme con el nivel de servicio
provisto por dicha compañía desde su asociación.

17. PLAN DE PRODUCCIÓN

Para el armado del plan de producción se toman las ventas de Sigma Agro de ésteres en los
últimos tres años, y se calcula la participación mensual promedio. Los resultados se plasman
en la Tabla 17.1.
Tabla 17.1
Distribución anual de ventas Sigma Agro
Mes Participación
Enero 6,29%
Febrero 3,11%
Marzo 6,44%
Abril 6,37%
Mayo 9,37%
Junio 9,61%
Julio 9,28%
Agosto 9,96%
Septiembre 9,93%
Octubre 9,96%
Noviembre 9,84%
Diciembre 9,84%
Basado en histórico de productos 2,4-D
Se identifican dos principales períodos, uno de baja y otro de alta demanda. La baja temporada
es de enero a abril y la alta temporada de mayo a diciembre, ambos con una demanda mensual
relativamente estable dentro su grupo. Una vez obtenida esta información se puede combinar
con las proyecciones de demanda anuales desde el 2020 al 2029, y asumiendo que se
mantendrán aproximadamente constantes, calcular un plan detallado de producción.
Algunos factores importantes a tener en cuenta son que se toman 198 días hábiles laborales,
dato corroborado con la información histórica de la empresa. Además, dos días al mes se
dedican exclusivamente al mantenimiento de equipos. Esto incluye inspección, limpieza y
reemplazo de partes. Para esta área del negocio Sigma Agro no suele producir en febrero por
vacaciones, por lo que no fueron considerados para el plan.
A modo de ejemplo se incluye el cronograma para el primer año del EHE y el IBE en las Tablas
17.2 y 17.3 (resto de los años disponibles en el Anexo V: Plan de producción). En este caso no
se cuenta con stock inicial entonces es necesario producir más para compensarlo.
Tabla 17.2
Plan de producción año 2020 EHE

Mes Ventas Bidones Formulado Stock Batches Aprov.

01-2020 22.896 1.711 34.216 15.260 6 33,33%
02-2020 11.320 0 0 3.940 0
03-2020 23.442 975 19.502 5.935 4 22,22%
04-2020 23.187 863 17.252 1.826 3 16,67%
05-2020 34.107 1.614 32.281 5.875 6 33,33%
06-2020 34.980 1.455 29.106 2.691 5 27,78%
07-2020 33.779 1.554 31.089 7.067 7 33,33%
08-2020 36.254 1.459 29.187 2.609 5 27,78%
09-2020 36.145 1.677 33.536 4.619 6 33,33%
10-2020 36.254 1.582 31.635 6.520 7 33,33%
11-2020 35.818 1.465 29.297 2.499 5 27,78%
12-2020 35.818 1.666 33.319 4.837 6 33,33%
Ventas, formulado y stock en litros. Bidones y batches en unidades.
Tabla 17.3
Plan de producción anual año 2020 IBE
Mes Ventas Bidones Formulado Stock Batches Aprov.

01-2020 32.079 2.397 47.940 22.338 8 44,44%
02-2020 15.861 0 0 6.477 0
03-2020 32.844 1.318 26.367 7.644 6 27,78%
04-2020 32.487 1.242 24.843 2.365 4 22,22%
05-2020 47.787 2.271 45.422 2.193 7 38,89%
06-2020 49.011 2.341 46.818 7.599 9 44,44%
07-2020 47.328 1.986 39.729 7.886 8 38,89%
08-2020 50.796 2.146 42.910 4.704 7 38,89%
09-2020 50.643 2.297 45.939 1.676 7 38,89%
10-2020 50.796 2.456 49.120 5.297 8 44,44%
11-2020 50.184 2.244 44.887 2.728 7 38,89%
12-2020 50.184 2.373 47.456 6.961 9 44,44%
Ventas, formulado y stock en litros. Bidones y batches en unidades.
La columna de mayor relevancia es la cantidad de procesos batch a realizar cada mes. Los
tiempos de reacción son largos por lo que, trabajando un turno, solo se puede realizar un
proceso batch al día. En caso de que la cantidad de batches necesarios supere los días hábiles
disponibles por mes (en promedio 18 días) no se lograría cubrir la producción necesaria. Sin
embargo, con la planificación y capacidad instalada no habría inconvenientes para el período
2020 - 2029.

El máximo número de batches alcanzados por tipo de éster, es de 15 al mes, por lo que aún
queda espacio para aumentar la producción (por mes es posible realizar 18 batches, uno por día
de cada tipo de producto). La operación de cada uno de los reactores requiere de un equipo de
3 personas. Sin embargo, para optimizar recursos es posible trabajar con solo un equipo hasta
la mitad del año tres, cuando la demanda obliga a realizar más de 18 batches por mes en
conjunto. Por ejemplo, al principio se podría trabajar una semana en el reactor de EHE y otra
semana en el de IBE y de todas formas alcanzar la cuota mensual necesaria.
A partir de ese momento, es necesario contar con dos equipos, uno para cada reactor. Se
considera un tiempo de entrenamiento necesario de 6 meses. Por lo que a partir del comienzo
del año 3 (año calendario 2022) habría dos equipos trabajando en conjunto.
Un punto que vale la pena mencionar es que se optimizó el modelo para contar con un stock
de seguridad superior a un desvío estándar de acuerdo con la variación mes a mes de las ventas
históricas de Sigma para este tipo de producto (calculado para cada año individualmente). Los
desvíos se muestran en las Tablas 17.4 y 17.5.
Tabla 17.4
Desvío ventas EHE
Año SS (L) 1σ
2020 988
2021 1.187
2022 1.418
2023 1.686
2024 2.001
2025 2.376
2026 2.420
2027 2.465
2028 2.509
2029 2.553
Tabla 17.5

Desvío ventas IBE
Año SS (L) 1σ
2020 1.385
2021 1.553
2022 1.733
2023 1.928
2024 2.140
2025 2.376
2026 2.420
2027 2.465
2028 2.509
2029 2.553
Por implementar esta consideración se crea un efecto de sobrestock de producto terminado ya

que el proceso es batch. Por ejemplo, si el stock se encuentra por debajo del de seguridad por
500 litros no es posible fabricar solo ese volumen. Corresponde hacer un batch completo que
es casi 10 veces esa cantidad. Esto se observa en las Figuras 17.1 y 17.2.
40,000
35,000
30,000
25,000
Litros
20,000
15,000
10,000
5,000
0
Mes
04-2020
08-2020
12-2020
04-2021
08-2021
12-2021
04-2022
08-2022
12-2022
04-2023
08-2023
12-2023
04-2024
08-2024
12-2024
04-2025
08-2025
12-2025
04-2026
08-2026
12-2026
04-2027
08-2027
12-2027
04-2028
08-2028
12-2028
04-2029
08-2029
Stock Seguridad
Figura 17.1. Stock comparado con el de seguridad para EHE.

40,000
35,000
30,000
25,000
Litros
20,000
15,000
10,000
5,000
0
Mes
04-2020
08-2020
12-2020
04-2021
08-2021
12-2021
04-2022
08-2022
12-2022
04-2023
08-2023
12-2023
04-2024
08-2024
12-2024
04-2025
08-2025
12-2025
04-2026
08-2026
12-2026
04-2027
08-2027
12-2027
04-2028
08-2028
12-2028
04-2029
08-2029
Stock Seguridad
Figura 17.2. Stock comparado con el de seguridad IBE.
Los picos más altos que se observan en los gráficos corresponden al stock en enero. Como en
febrero no se formula producto, es necesario fabricar las ventas de ese mes con anterioridad.
Como entregable final se puede encontrar en el anexo correspondiente el plan de producción

mensual detallado con número de batches a sintetizar, litros a formular y bidones a envasar.

18. SALUD Y MEDIOAMBIENTE

18.1 Tratamiento de efluentes
Como ya se vio en la descripción del proceso, es fundamental ir removiendo el agua que se
genera en la reacción de esterificación de Fischer. Al tener una determinada solubilidad, una
parte del 1% del ácido 2,4-D que no reacciona se pierde en la trampa de agua. El caudal, de 43
mil litros por año, posee una concentración de ácido 2,4-D considerada riesgosa para el
medioambiente, por lo que se estudiarán métodos para el tratamiento de dicho efluente. La
concentración máxima permisible determinada por la OMS es de 0,1 mg por litro. (OMS, 1993)
Hay varios métodos distintos de purificación del agua contaminada, que se diferencian
principalmente por el tiempo de proceso requerido, nivel de remoción del contaminante, costo
del proceso y su dificultad de implementación. En el Anexo VI: Tratamiento de efluentes se
puede encontrar una tabla comparativa con los principales métodos de remoción del 2,4-D
ácido de efluentes líquidos.
Los tratamientos se pueden dividir en dos categorías principales: los procesos destructivos, y
los no destructivos. Los procesos destructivos son procesos que no alteran de forma permanente
las propiedades físicas y químicas del material que se remueve. En contraposición los procesos
no destructivos son los que no lo alteran. Se aclara también que es una posibilidad implementar
combinaciones de estos tratamientos para obtener los resultados requeridos.
Las principales opciones para el tratamiento incluyen degradación fotocatalítica, remoción por
adsorción, procesos biológicos, y Photo-Fenton.
La degradación fotocatalítica utiliza ilmenita y rutilo en sus formas cristalinas, llamados

anatasa y rutilo respectivamente, como fotocatalizadores. Estos se utilizan para obtener
distintas fuentes de luz (ultravioleta o luz visible) para degradar el ácido 2,4-D presente en el
agua. Este método remueve aproximadamente 80% del contaminante y tiene una duración total
de 2hs. Presenta un costo alto debido principalmente a las fuentes de luz y su necesidad de ser
cambiadas periódicamente. (Qurratu & Reehan, 2016) (Bautista, Mohedano, Casas, Zazo, &
Rodriguez, 2008)
El método de remoción por adsorción utiliza paredes simples de nanotubos de carbono como
material de adsorción. Se pueden utilizar también paredes simples de carbono, pero la forma
de nanotubos incrementa la eficiencia debido a una mayor superficie de contacto con el agua.
Los principales factores que afectan el ritmo del proceso son: el tipo y dosis del adsorbente,
tiempo de contacto, concentración inicial y el pH del medio. Este método es muy utilizado en
el tratamiento de agua contaminada con ácido 2,4-D debido a su alto porcentaje de remoción,
aproximadamente 98%, su bajo costo y su fácil instalación. (Michigan, 2019)

El proceso biológico consiste en el uso de una comunidad de microbios que descomponen el

ácido 2,4-D como su fuente de energía. Se logran altos porcentajes de remoción
(aproximadamente 91,75%) con un período de proceso mínimo de 150 días.
Otro tratamiento posible es el denominado Photo-Fenton, un proceso destructivo que utiliza 3

reactores en serie y un filtro. El primer reactor se llena con el agua contaminada, peróxido de
hidrogeno, sulfato ferroso y un componente que controla el pH de la solución. El segundo se
utiliza para la neutralización mezclando con un agente alcalino, para luego realizar la
floculación en el tercer reactor.
Se opta por la tecnología de remoción por adsorción debido a su gran eficiencia y bajo costo,
utilizando nanotubos de carbono en una columna de adsorción.
18.2 Seguridad e higiene

Las normas IRAM vigentes que certifican temas de seguridad e higiene se encuentran
mencionadas en Anexo VII: Normas IRAM de EPP y manejo de productos químicos.
18.2.1 Seguridad e higiene en depósitos de fitosanitarios

Requerimientos generales
 Se deben cumplir las distancias de seguridad establecidas por las normas vigentes para
la ubicación del depósito.
 El piso del depósito (instalaciones) debe tener un nivel que supere la cota de
inundabilidad de los predios aledaños.
 Se debe disponer de caminos mejorados (broza, ripio, etc.), aunque se recomienda
caminos asfaltados.
 Debe estar rodeado por muro o alambrado olímpico perimetral, convenientemente
iluminado.
 Debe disponer de un cartel externo con nombre de la empresa y teléfonos de
emergencia.
 El predio se debe mantener limpio, ordenado y con el pasto corto.
 El depósito o instalaciones deben contar con por lo menos desde sus lados con libre
acceso para los vehículos y equipos de extinción del fuego, a ser utilizados en caso de
emergencia.
Estructuras y edificios del depósito

 Los edificios o partes de ellos en los que se almacenen deben ser construidos con
materiales no combustibles e impermeables a los productos almacenados.
 Anualmente se debe revisar y actualizar la carga de fuego del depósito.

 Pisos: Los pisos deben ser impermeables y resistentes al ataque de productos químicos,
debe presentar un declive de como mínimo 1%y ser construidos y mantenidos de
manera de contener y controlar los derrames y el agua resultante del control del fuego.
 Techos: Deben estar en buenas condiciones y libres de infiltraciones. Sus paredes
perimetrales deben prolongarse hacia arriba como mínimo 0,5m a partir del techo, a
modo se cortafuego.
 Paredes: Deben ser de materiales no combustibles, e impermeabilizadas hasta la altura
de contención de derrames.
 Ventanas: En el depósito deben estar preferentemente sobre la altura de la cabeza
(1,80m) y poseer malla de 8 mm en su composición, no debe ser posible su apertura y
deben evitar el ingreso de personas no habilitadas.
 Puertas: Deben ser robustas para brindar protección al depósito. Deben tener al menos
RF 90, y misma resistencia al fuego que la pared. Las de los medios de escape deben
ser de doble contacto y cierre automático.
 Control de derrame: Se debe dar contención para evitar el flujo de fitosanitarios en
condiciones de emergencia hacia áreas construidas adyacentes, propiedades o recursos
naturales. Se puede observar un ejemplo en la Figura 18.1.
 Drenaje: El derrame y el agua resultante del control del fuego debe ser contenido dentro
de las instalaciones o dirigido a un sistema de drenaje exterior, a un tanque de
almacenamiento secundario. Este sistema debe ser independiente del drenaje de aguas
pluviales y cloacales. La capacidad del sistema debe ser diseñado para cumplir con lo
siguiente:
o El 110% de la cantidad contenida en el envase más grande dentro del depósito;

o El volumen que el organismo competente (ejemplo bomberos) determine.
 Salidas de emergencia: deben estar demarcadas en el piso, libres de obstáculos y

señalizadas. Todas las puertas deben abrir hacia el sentido del escape de emergencia.
 Las oficinas administrativas, baños, taller, vestuarios y comedor deben encontrarse
fuera del área de almacenamiento.
 La estructura del edificio debe impedir el acceso a personas ajenas. Debe contar con
sistema de alarma.
 Debe contar con sistema de detección de humo y alarma para dar aviso de un incendio
en el lugar con alarma audible, o transmitirla a un sitio remoto permanentemente
atendido.
 Se deben delimitar y señalizar las zonas de almacenamiento, carga y descarga para
evitar el tránsito del personal por sectores por donde circulen vehículos. Los vehículos
deben disponer de suficiente espacio para la realización de las operaciones.

Figura 18.1. Ejemplo de pileta de contención para tanques pulmón dentro de Sigma Agro.
Ventilación
 El sistema de ventilación debe mantener, como mínimo seis cambios de aire por hora,
y que la concentración de fitosanitario esté por debajo del límite aceptado de exposición
humana. El sistema de ventilación del depósito puede ser por Ventilación Natural o
Mecánica siempre que se respeten los cambios de aire propuestos.
 Las aberturas para entrada y salida del aire se deben ubicar para proveer, en la medida
de lo posible, de movimiento de aire en todas las porciones del suelo para prevenir la
acumulación de vapores tóxicos o inflamables. El aire debe ser extraído al exterior del
depósito sin que recircule.
Instalaciones eléctricas
 Las instalaciones eléctricas se deben regir de acuerdo con la reglamentación vigente
para la ejecución de instalaciones eléctricas en inmuebles.
 El panel de control general de la instalación debe estar fuera del edificio, debe ser de
fácil acceso y estar correctamente identificado.
 Se debe disponer de pararrayos y puesta a tierra. Se debe presentar un informe anual de
su estado, y si hubiera maquinaria medición de continuidad.
Iluminación
 El depósito debe disponer, en todo momento, de suficiente luz (natural / artificial) para
desarrollar las tareas. Anualmente se debe verificar el cumplimiento del Protocolo para
la Medición de la Iluminación en el Ambiente Laboral. (Resolución 84/2012 de la SRT)

 Debe existir un sistema de iluminación de emergencia.
Instalaciones de carga y descarga

 El piso debe ser impermeable y debe tener inclinación o curvas para evitar el desborde.
 Deben tener un tanque de almacenamiento secundario. El tanque debe conectarse al
sistema de drenaje o debe permitir el almacenamiento en las zonas de descarga.
Gestión de productos
 Se debe documentar en un procedimiento las operaciones de carga, descarga y manejo
de productos en los depósitos.
 Se debe conservar una copia de las hojas de seguridad de todos los productos
almacenados en el depósito fuera del mismo.
 Productos vencidos o impropios para usar. Se debe documentar un procedimiento para
aquellos productos vencidos, como aquellos fuera de especificación o con el envase
dañado. Para evitar la generación de esta clase de productos se debe respetar la regla
FIFO.
 Derrame de envases Los envases dañados o con derrame deben ser inmediatamente
tratados sobre-envasándolos o re-empaquetándolos u otros métodos apropiados. Los
materiales sobre-envasados deben ser aislados y almacenados hasta su disposición final
de acuerdo con las instrucciones del fabricante.
 Disposición: Los materiales contaminados con fitosanitarios deben ser eliminados o
descontaminados de acuerdo con las especificaciones nacionales, provinciales o
municipales y de acuerdo con las instrucciones del fabricante.
 Todos los productos deben estar registrados en SENASA y contar con sus etiquetas
legibles y en buen estado.
 Todos los productos deben ser trazables a su proveedor/cliente inmediato.
Control de fuentes de ignición

 Está prohibida la acumulación de residuos de materiales combustibles en el área de
almacenamiento.
 Se debe poner carteles de “NO FUMAR” que estén visibles en la entrada y en las áreas
de almacenamiento.
 Se debe documentar un programa de mantenimiento de maquinaria (ej. autoelevador).
 No se deben almacenar dentro del depósito garrafas de combustible o su repuesto para
los autoelevadores.
 Los tanques para el almacenamiento de combustible deben cumplir con lo exigido por
la reglamentación vigente. Los combustibles deben almacenarse fuera del depósito en
un lugar apropiado.

 Las obras de mantenimiento en el área de almacenamiento se deben llevar a cabo

solamente con autorización específica.
Identificación del Peligro – Señalización General

 Todas las instalaciones deben tener un sistema de identificación del peligro.
 Todas las salidas, equipamientos, almacenamientos, procesos, sistemas de control de
fuego deben estar señalizados de acuerdo con la legislación y normas vigentes.
 Señalética: Deben estar presentes las señales:
o De prohibición (ej. No Fumar)
o De advertencia (ej. Productos Tóxicos)
o De obligatoriedad (ej. Uso EPP)
o Informativas (ej. Dirección de circulación)
Capacitación
 En forma anual se debe elaborar un Programa de Capacitación, por medio del cual se
debe brindar a todo el personal información y entrenamiento para el desarrollo seguro
y confiable de su tarea, sobre los riesgos que ella conlleva y sobre la respuesta ante
emergencias.
 Las personas responsables de la operación y mantenimiento de las zonas de
almacenamiento deben ser capacitadas en el riesgo químico y físico.
 Las personas responsables de la operación y mantenimiento de las aéreas en que los
fitosanitarios son almacenados deben ser entrenadas para entender la secuencia de
mitigación y acciones de protección necesarias para contener y controlar los derrames
de productos.
 Se debe asentar en una planilla de capacitación al personal respecto de los riesgos
inherentes a su actividad. Los coordinadores de emergencia deben ser entrenados de
acuerdo con los requerimientos para la persona a cargo.
Almacenamiento de fitosanitarios
 Se debe disponer de un plano de almacenamiento del depósito indicando la ubicación
de cada grupo de productos almacenados.
 Requerimientos de separación. Los fitosanitarios deben estar separados por una pared
impermeable de las áreas en que se encuentren los alimentos y materiales en contacto
con personas como ser vestimentas, telas, muebles, semillas, o productos veterinarios
u otros enseres en general.
 Separación de materiales incompatibles (por toxicidad, inflamabilidad y características
de sus residuos). Los materiales incompatibles no deben ser almacenados a menos de
7,6 m del área de almacenamiento de pesticidas salvo que estén separados por una pared
impermeable con una resistencia al fuego de 60 minutos.

 Los elementos utilizados para acopio y estiba de los productos en el depósito deben ser
preferiblemente de material no inflamable, anticorrosivos e impermeables. Deben ser
de fácil limpieza.
 Las estibas deben separarse de las paredes como mínimo 0,5m, y del techo y sus
luminarias como mínimo 1 m.
 Ubicación del almacenamiento de fitosanitarios Los fitosanitarios deben ser
almacenados solo en una planta baja.
 Los fitosanitarios deben ser almacenados de manera de evitar el contacto dañino con
humedad, calor excesivo o temperaturas extremas que pueden afectar tanto la integridad
del envase o la estabilidad del producto.
 Los envases deben apilarse de manera estable.
 Los envases vacíos de fitosanitarios deben ser tratados como envases llenos. No deben
ser reutilizados para ningún fin. Deben ser eliminados previo triple lavado.
Protección del personal

 Se debe cumplir con el procedimiento de uso de EPP y se debe capacitar al personal en
su correcto uso. Se debe llevar registro de la mencionada capacitación.
 Debe existir un listado que se encuentre a la vista, de los elementos de seguridad y
protección personal disponibles en el depósito, y su ubicación en el mismo.
 Se debe disponer de un botiquín de primeros auxilios ubicado en el exterior del depósito
(hay que controlar el buen estado de los elementos periódicamente).
Respuesta a incidentes
 Deben estar visibles los números telefónicos de emergencias, hospital, cuerpo de
bomberos y policía.
 Deben estar visibles tanto un plano de evacuación como el rol de incendios.
 Deben elaborarse tanto un plan de respuesta a emergencias como un plan de gestión de
materiales peligrosos.
 Se debe designar a un coordinador del plan de respuesta a emergencias. El coordinador
debe ser responsable de la implementación del plan y de la relación con los organismos
externos.
 El equipo y los materiales para llevar adelante el plan de emergencias deben estar
disponibles y accesibles. Como parte del equipo de emergencia se debe disponer de
camillas para el personal accidentado.
 Se debe realizar un simulacro de emergencias en forma semestral.
 Se debe informar a la autoridad competente en el caso de un incidente de derrame de
cantidad considerable.

 El responsable de depósito o responsable designado debe, ante un derrame, activar el

plan de respuesta a emergencias.
 El plan de respuesta a emergencias y el plan de gestión de residuos peligrosos deben
ser revisados toda vez que haya una modificación, que cambien los productos
almacenados, los métodos de trabajo o bianualmente, lo que sea más frecuente.
Ducha y lavaojos de emergencia

 El depósito debe contar con ducha de emergencia y lavaojos próximo a la zona de
almacenamiento a menos de 15 metros, en la Figura 18.2 pueden observarse estos
elementos ya instalados en la planta de Sigma Agro.
 La ducha de emergencia y el lavaojos deben ser desobstruidos y suministros.
accionados periódicamente para asegurar la circulación y renovación del agua.
Figura 18.2. Ducha y lavaojos de emergencia instalados en la planta de Sigma Agro.
Equipos y materiales de absorción de derrames

 En el lugar de almacenamiento se debe disponer equipos y materiales de absorción en
cantidad suficiente para resolver los derrames, conformado como mínimo por lo
siguiente:
o Conjunto de EPP y recipientes específicos para solucionar derrames de envases
dañados.
o Recipiente con material absorbente (turba, vermiculita, arena u otros).
o Embalaje para recolección de los residuos, que una vez envasados sean
derivados al destinatario para su disposición final.
o Pala y escobillón ambos de material antichispa.
o Material para aislar y señalizar el área (conos, cinta de peligro, otros).

18.2.2 Elementos de protección personal

Por la exposición reiterada a ciertas condiciones de trabajo, existe el riesgo de sufrir accidentes
o enfermedades profesionales.
El riesgo es la posibilidad de algo suceda. Los EPP nos protegen contra las enfermedades
profesionales y disminuyen los riesgos, minimizando las consecuencias de los accidentes.
Existen varios factores adversos al uso de EPP, incorrecta selección, incorrecto uso del equipo,
mantenimiento eficiente del equipo o desinformación sobre su utilización. A continuación, se
detalla la clasificación de los EPP en la Tabla 18.1.
Tabla 18.1
Descripción de los elementos de protección personal
Zona a proteger Medio de protección ¿De qué protege?
Golpes
Cabeza Casco
Diferentes temperaturas
Protectores de copa
Oídos Ruido ambiental
Tapones auditivos
Proyección de partículas
Ojos Antiparras y anteojos Salpicaduras
Gases nocivos
Deslumbramiento
Rostro Máscaras faciales Rayos intensos
Chispas y calor
Contacto con químicos
Manos Guantes
Electrocuciones
Elementos punzocortantes

Pies Calzado Electrocuciones
Elementos punzocortantes
Caídas de objetos

Protectores buco nasales

Polvo en suspensión
Respiradores autónomos
Nariz y boca Humos
Equipos de suministro de
Gases nocivos
aires
Detiene una caída

Arnés de seguridad
Sostiene el operario
Cuerpo
Polvos y salpicaduras
Mamelucos
Una vez conocidos los EPP, se describirán en profundidad aquellos utilizados por los
empleados de Sigma Agro en la producción de EHE e IBE, según la Tabla 18.2.
Tabla 18.2
Clasificación de los EPP según tarea a realizar.
Zona de carga y
Elemento de protección Derrame Limpieza
descarga
Ropa de trabajo X X X
Calzado de seguridad X X X
Guantes X X X
Casco X X X
Lentes de seguridad X X X
Barbijo X
Máscara X
Protección auditiva X
Protección del cuerpo: delantal

Protege al empleado de salpicaduras y derrames de productos químicos (Figura 18.3).

Figura 18.3. Señalización de protección obligatoria del cuerpo.
Protección en los pies: calzado

En Sigma Agro los empleados utilizan calzados con puntera de seguridad (Figura 18.4).
Figura 18.4. Señalización de uso obligatorio de calzado de seguridad.
Protección de las manos: guantes de acetonitrilo

Protegen a los empleados del contacto directo con productos químicos. Tienen puños largos
para ampliar la zona de protegida (Figura 18.5).
Figura 18.5. Señalización de uso obligatorio de guantes.

Protección de la cabeza: casco

Su uso es obligatorio para todas aquellas personas que están expuestas a sufrir accidentes en
esta parte del cuerpo (Figura 18.6). Los accidentes a los que puede estar expuesta la cabeza no
son solo golpes con objetos contundentes, sino también choques eléctricos, atrapamiento de
cabellos, carga térmica, contacto con productos químicos, etc.
Figura 18.6. Señalización de obligación de usar casco de seguridad.
Protección ocular: anteojos de seguridad

Protegen los ojos de lesiones debido a agentes físicos, químicos y radiaciones (Figura 18.7).
En Sigma Agro se utilizan principalmente para la protección ante salpicaduras de productos
químicos.
Figura 18.7. Señalización de uso obligatorio de gafas.
Protección facial y nasal: máscara de protección facial y buco nasal

Protege el rostro y las vías buco nasales. Se utiliza en las áreas próximas al área de envasado
(Figura 18.8).

Figura 18.8. Señalización de uso obligatorio de la máscara.
Protección auditiva: protectores de copa

Cubren el oído externo formando una barrera acústica. Se utilizan en zonas de mucho ruido
ambiental (Figura 18.9).
Figura 18.9. Señalización de uso obligatorio de protección auditiva.
18.2.3 Manejo de sustancias peligrosas

Consideramos sustancia peligrosa aquella que, por su naturaleza, produce o puede producir
daños momentáneos o permanentes a la salud humana, animal o vegetal y/o a la propiedad.
Clasificación
 Por su grado de peligrosidad: Toxicidad, inflamabilidad y reactividad (Figura 18.10)
Figura 18.10. Señalización de toxicidad, inflamabilidad y reactividad.
 Por su estado físico: sólido, líquido o gaseoso (Figura 18.11)

Figura 18.11. Ejemplo de sustancias peligrosas en distintos estados físicos.
Identificación
Para que los riesgos sean comunicados, se requiere que se identifiquen los químicos tanto por
sus nombres como por los peligros que presentan. La identificación se realiza por medio de:
 Etiquetas (Figura 18.12)
 Hojas de seguridad
 Etiquetas de advertencia
 Placas
Figura 18.12. Señalización de rombo NFPA 704.
18.2.4 Pautas generales sobre manipulación de agroquímicos

Todos los productos deben conservarse siempre con sus envases y etiquetas originales en toda
la cadena de comercialización. Deben garantizar al usuario seguridad en su manipulación. Los
distribuidores y sus empleados deben otorgar información a sus clientes sobre los medios de
seguridad a adoptar en la utilización de productos agroquímicos. Para ello, deben estar

familiarizados con las disposiciones relativas a la seguridad en el transporte, almacenamiento

de los diferentes productos y envases. Los productos deben ser dispuestos de manera de facilitar
su manipulación en el pallet. Los envases deben ser dispuestos de manera que en el mismo
pallet solo haya envases del mismo producto. Igual criterio se debe seguir cuando se apilen
pallets. Cada distribuidor de productos agroquímicos debe vender los productos fitosanitarios
únicamente en los embalajes originales. Los embalajes no deben abrirse para vender el
producto en pequeñas cantidades.

19. LOCALIZACIÓN
La localización de la planta productiva es uno de los factores más relevantes a determinar en
un proyecto de inversión. Esto se debe a su dificultosa y costosa alteración.
Es así como la decisión de dónde ubicar la fábrica se compone tanto de un factor oportunista,
constituido por la posibilidad de compra de un terreno, como por uno analítico, fundado en
factores cualitativos y cuantitativos.
El estudio se basa en un camino de lo macro hacia lo micro, pasando por tres niveles de decisión
de ubicación: nacional, regional y emplazamiento definitivo.
A continuación, se presenta un análisis de localización para el presente proyecto de inversión.
19.1 Situación actual

Sigma Agro S.A. cuenta con su planta formuladora sobre la ruta provincial N°42 y cruce con
acceso La Verde, a 20km del centro de Mercedes, Buenos Aires. Está situada en un terreno
propio de 3 hectáreas, con una superficie cubierta que alcanza los 2.700 m2. Se observa la
posición en un mapa en la Figura 19.1.
Figura 19.1. Localización actual de planta formuladora de Sigma Agro. (Google Maps, s.f.)
Con motivo del estudio de factibilidad de la ampliación de la línea de 2,4-D éster, se evaluará
la conveniencia de mudar la planta a otra ubicación o la permanencia en el lugar actual.

19.2 Análisis nacional

Sigma Agro S.A. cuenta con la totalidad de su mercado ubicado en Argentina, concentrado en
la zona de la Pampa Húmeda. Este factor vuelve sencillo afirmar que permanecerá en el país.
En el largo plazo y ante la existencia de un mercado internacional para los productos de Sigma,
se podrá evaluar la posibilidad de mudar la planta a algún otro país.
19.3 Análisis regional

Una vez determinado que permanecerá en Argentina, en el siguiente paso del análisis de
localización, se debe definir la región geográfica en la cual se ubicará la planta de Sigma Agro.
Este estudio abarca aspectos cualitativos y cuantitativos que brindarán soporte a la decisión
tomada. Es así como requiere la previa definición de los factores a ser evaluados.
19.3.1 Factores de decisión

Los factores de decisión se dividen en dos categorías: factores obligatorios y factores deseables.
Los primeros se comportan como condiciones necesarias, pero no suficientes, que la región
seleccionada debe cumplir. Ellos permiten una primera discriminación entre las áreas aptas y
no aptas para emplazar la industria. Por otro lado, se encuentran los factores deseables, que son
los que permiten elegir la mejor región dentro de las posibles.
La metodología de análisis consiste en ubicar posibles regiones en las cuales ubicar la planta,
filtrarlas según los factores obligatorios y priorizarlas según la ponderación de los factores
deseables en una matriz de selección, obteniendo soporte cuantitativo para la decisión final.
A continuación, se presenta la lista de factores a considerar.
Factores obligatorios:
 Infraestructura industrial
Para favorecer toda operación logística de entrada y salida de material de la planta, se requiere
de rutas adecuadas y pavimentadas.
 Red de energía eléctrica suficiente
La maquinaria que utiliza Sigma Agro en su operación se alimenta con energía eléctrica, por
lo que se necesita una zona que cuente con una red de abastecimiento apta para el
emplazamiento de una industria.
 Habilitación legal
Como se introdujo en el marco normativo que rodea a los ésteres de 2,4-D, existen zonas del
país en las cuales está prohibido su uso y aplicación.

Factores deseables:
 Costo de transporte de insumos y producto terminado
Se le dará mayor prioridad a una zona que minimice los costos de transporte entre las entradas
y salidas de la fábrica.
 Costo y disponibilidad de mano de obra idónea
Sigma Agro cuenta con un químico encargado de control de calidad, supervisión e I+D. Así
también, con operarios para diferentes partes del proceso. Se buscará una zona con una
población de al menos 20 veces la dotación requerida, en la cercanía de la planta. Dado que la
cantidad de operarios de Sigma es reducida, no se comportará como un factor obligatorio de
decisión.
 Costo de la energía eléctrica
Se buscará que los costos de energía eléctrica sean moderados.
 Acceso a una red de gas
El proceso de la síntesis de 2,4-D éster cuenta con reacciones a temperatura controlada y se

deben calentar equipos. Aun así, el acceso a una red de gas no se comporta como un factor
obligatorio dado que se puede recurrir a la energía eléctrica para calentar. Dado el menor costo
del gas por sobre la electricidad, se incluye como un factor deseable.
 Confiabilidad de servicios
A fin de que no frene la operación de la planta a causa de una falta de abastecimiento de

servicios, se lo tendrá en cuenta en la matriz de selección.
 Densidad poblacional
Preferentemente, las plantas productoras de agroquímicos deben ubicarse en zonas con una
baja densidad poblacional, en un terreno alejado de la localidad seleccionada. Esto se debe al
peligro de algún accidente químico, potencial explosión o dispersión de efluentes nocivos para
las personas.
19.3.2 Metodología de análisis

Sigma Agro S.A. comercializa la mayoría de sus productos en la zona de la Pampa Húmeda,
mientras que la mayoría de sus insumos son importados e ingresan desde el puerto de Buenos
Aires. Por lo tanto, es de esperar que la planta productiva se ubique en algún punto entre el
puerto y las zonas de consumo.
Asimismo, dentro de los factores de decisión deseables, se le dará mayor ponderación al costo
de transporte, dado que es el que cuenta con mayor sensibilidad al cambio de ubicación de la

planta. Más aún, Argentina es un país extenso con elevados costos de transporte y los clientes
de Sigma Agro se encuentran dispersos geográficamente. Si además se considera que el
producto a comercializar es muy sensible al precio, cualquier costo que se agregue puede
afectar fuertemente la rentabilidad del proyecto.
A fin de acotar las posibles áreas en las cuales emplazar la fábrica, la metodología de análisis
propuesta consiste en encontrar el punto óptimo de ubicación de la planta en función del costo
de transporte de ingresos y egresos, ponderando cada uno por su volumen. Una vez obtenida,
se procederá a encontrar las localidades/ciudades cercanas al punto y ahora sí, filtrarlas según
los factores de decisión obligatorios y priorizarlas según los deseables.
En caso de que ninguna de las áreas cercanas cumpla con los requerimientos necesarios, se
dejará de lado esta metodología de análisis y se procederá a una de mayor carácter cualitativo.
19.3.3 Transporte
Básicamente, existen cuatro modalidades de transporte que podrían utilizarse en Argentina:
terrestre, fluvial, aéreo, y ferroviario. Debido a que el producto es voluminoso y de bajo valor
agregado por unidad de masa, la modalidad aérea puede descartarse rápidamente dado que sería
imposible de solventar. El transporte ferroviario es poco confiable y demora muchos días,
además que requiere un volumen muy grande para ser viable (como ocurre, por ejemplo, con
productos a granel como granos). El transporte fluvial podría ser una alternativa para los
clientes en el norte del país. Sin embargo, dado que en general será necesaria una última etapa
por tierra, y que las distancias para que esta modalidad presente una reducción de costos
significativa (por ejemplo, comercio exterior entre Buenos Aires y Paraguay), se descartará en
un primer análisis. El transporte terrestre, si bien para grandes distancias es más costoso, es el
que presenta mayor flexibilidad y no requiere volúmenes muy elevados de producto en
comparación con las demás.
Se propone entonces, en una primera instancia, el desarrollo de un modelo matemático que

permita encontrar la ubicación donde los costos de transporte terrestre sean mínimos. Para ello,
se requiere conocer los siguientes parámetros:
 Ubicación de los clientes de Sigma Agro
Sigma Agro posee cuatro depósitos regionales (Tandil, Pehuajó, Río Cuarto y Cintra), además
de la planta actual que cuenta con almacenamiento. Los depósitos sirven a los distribuidores
de la zona y clientes finales cercanos. Por eso se utilizará la ubicación de los depósitos como
puntos representativos de los destinos finales de la producción. También se incluirá a la planta
actual dado que algunos clientes son servidos directamente de su almacén.
 Ponderación de las cantidades vendidas (transportadas) a cada cliente

De acuerdo con el análisis hecho en el estudio de mercado, se ponderarán los centros de

distribución de acuerdo con el share de volumen que representen sobre las ventas totales de
2,4-D éster.
 Ubicación de los proveedores
Los insumos principales (ácido 2,4-D, 2-etil hexanol, butanol) son importados de China. Por
lo tanto, se utilizará el puerto de Buenos Aires como punto de referencia. Además, se debe
tener en cuenta el transporte de los envases utilizados, dado que la relación de volumen
transportado es prácticamente uno a uno. Existen múltiples posibles proveedores de envases,
que en su mayoría se concentran en Córdoba o en el sudoeste del conurbano bonaerense. Con
el fin de simplificar el análisis, se elegirán puntos representativos de estas dos ubicaciones, y
el modelo elegirá aquel cuyo costo de transporte en relación a la iteración en curso sea menor.
 Equivalencia volumétrica entre insumos y productos terminados
Se calcula que, por cada camión de materias primas líquidas importadas, se puede llenar hasta
1.5 camiones de formulados envasados. Esto se debe a que los pallets de productos terminados
ocupan más espacio que el material importado en contenedores IBC (solventes líquidos) o big
bags (ácido 2,4-D en polvo). La relación con los envases es prácticamente uno a uno, aunque
existen múltiples fabricantes: los más importantes se ubican en las cercanías de Córdoba y de
la Ciudad de Buenos Aires, como se describió anteriormente.
 Función de costos logísticos
Los costos de transporte terrestre dependen principalmente de la distancia transportada, y en

menor medida, del peso transportado, ya que afecta el consumo de combustible. Sin embargo,
para simplificar el análisis, sólo se considerará el costo en función de la distancia.
La Subsecretaría de Mercados Agropecuarios del Ministerio de Producción de la República

Argentina publica periódicamente un relevamiento de los costos de transporte terrestres
promedio para una serie de distancias establecidas. Para este análisis, no es tan importante el
costo en términos absolutos, sino en términos relativos a otras distancias. En el Anexo VI:
Datos de costo de transporte se encontrarán los datos publicados al mes de mayo de 2019.
Los puntos obtenidos a partir de los datos se pueden interpolar con una función lineal, pero a
simple vista se observa que existen dos quiebres importantes donde cambia significativamente
la pendiente de la función. Por eso, se utilizará una regresión lineal de tres partes, que
representa mejor la forma, además de resultar en un mayor ajuste. Esto se observa en la Figura
19.2.

80000
70000
60000
50000
Costo [$]
40000
Resgistro
30000 Regresión
20000
10000
0
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600
Distancia [km]
Figura 19.2. Cálculo de costos de transporte en función de los kilómetros recorridos.
Se establecen, además, las siguientes suposiciones:
 La función de costos de transporte es idéntica para el transporte de cualquier producto
 Se trabajarán con proporciones entre productos de acuerdo con la capacidad de un único

tipo de camión. Por lo tanto, las principales limitaciones serán el volumen y peso
máximo. Por ejemplo, es evidente que, para transportar un camión de formulados desde
la planta, se requiere que ingrese un camión de igual capacidad con los mismos bidones.
 Las distancias entre la planta y los puntos relevantes se medirán en forma lineal.
Optimización
En función de estos parámetros, se crea un modelo donde se calcula la distancia lineal a todos
los puntos relevantes, a partir de un par de coordenadas (latitud, longitud). Luego se aplica la
función de costos a este valor, para obtener el costo de transporte del producto entre las
coordenadas seleccionadas al punto relevante. Por último, se multiplica este costo por el factor
de equivalencia (para homogeneizar las cantidades de productos según destino, y teniendo en
cuenta las equivalencias de volumen para las materias primas). En el caso de los envases se
utiliza el punto con menor costo. La suma de estos costos para todos los puntos relevantes será
el costo total de transporte, que se busca minimizar con alguna herramienta de optimización,
como puede ser el add-in Solver de Microsoft Excel.

Distancias en ruta
A partir de los parámetros ingresados y con el modelo propuesto se obtiene un óptimo en las
coordenadas (-34.713184, -58.951570), que se ubica a 15 km. al sur de la localidad de General
Rodríguez (ver Figura 19.3).
Figura 19.3. Localización óptima a partir del modelo de utilizado. (Google Maps, s.f.)
Uno de los supuestos utilizados es la linealidad de las distancias entre el óptimo y cada punto
relevante, cosa que no es enteramente cierta debido a que la distancia en ruta puede diferir
significativamente, especialmente en la proximidad de grandes centros urbanos como la Ciudad
de Buenos Aires.
Para que la solución obtenida represente una mejor aproximación a este problema, se aplicará
un factor de corrección a las distancias calculadas, de acuerdo con la distancia real en ruta entre
el óptimo y cada punto relevante (según GPS). Si al recalcular la minimización de costos el
nuevo óptimo se encuentra cerca del anterior, se puede concluir que la aproximación es lo
suficientemente adecuada para eliminar este supuesto. En caso contrario, se recalcularán los
factores de corrección y se iterará con este procedimiento hasta que la solución converja a un
nuevo punto.

Resultados. Conclusión
Tras aplicar la mejora descrita anteriormente, se obtiene un punto óptimo que no difiere
significativamente del primero. Por lo tanto, se concluye que el modelo converge a este
resultado.
Cabe destacar que esta optimización representa nada más un punto de partida para profundizar
el análisis de ubicación. Si bien un modelo matemático puede ser preciso, difícilmente tenga
en cuenta todos los factores, de índole cualitativos o difíciles de medir numéricamente, que
influyen en la selección final. En las próximas secciones se evaluará si existen lugares en la
proximidad de la zona calculada que cumplan con los demás requisitos.
19.3.4 Selección
Partiendo del anterior análisis, se determinan zonas cercanas al punto obtenido en los cuales
emplazar la industria, asumiendo que la variación en los costos de transporte representa valores
despreciables.
El punto óptimo se ubica 15 km de General Rodríguez, Provincia de Buenos Aires, por lo que
se considerarán las regiones en la Tabla 19.1 como candidatas para el emplazamiento de la
industria.
Tabla 19.1
Regiones candidatas en el análisis de localización
Mercedes Luján Gral. Las Heras
Población [hab] 63.000 106.000 13.000
Distancia al punto óptimo [km] 63 32 30
Fuente: (INDEC, 2010)
Análisis de factores obligatorios

Los factores obligatorios que deben cumplir las potenciales regiones en las cuales emplazar la
planta son: infraestructura industrial, acceso a red eléctrica y habilitación legal.
En cuanto a la infraestructura industrial y a lo comentado en relación a la necesidad de ubicar

la planta en a una distancia considerable de las viviendas, General Las Heras pierde
consideración en relación a sus competidoras. Tanto Mercedes, como Luján son localidades de
mayor tamaño, con mayor infraestructura y calles asfaltadas, aptas para albergar la planta,
facilitando las tareas logísticas de entrada y salida de camiones.
En referencia a la habilitación legal, cabe mencionar que las tres localidades candidatas se
ubican en la Provincia de Buenos Aires, en la cual se restringe la utilización de IBE entre el

primer día del mes de octubre y el último de marzo. No así el EHE, por lo que se podrá
comercializar durante todo el año.
Se muestra un resumen de la comparación en la Tabla 19.2.
Tabla 19.2
Comparación de candidatos
Factor Mercedes Luján Gral. Las Heras
Infraestructura industrial Si Si No
Acceso a red eléctrica Si Si Si
Habilitación legal Si Si Si
Dada la falta de infraestructura industrial adecuada, la localidad de Gral. Las Heras pierde
consideración en el proceso de selección, no cumpliendo con todos los factores obligatorios.
Se prosigue, entonces, a realizar el análisis de los factores deseables para Luján y Mercedes.
Análisis de factores deseables

El análisis de los factores deseables se realiza mediante la aplicación de una matriz de
ponderación, para aquellas localidades candidatas que hayan pasado el filtro de los factores
obligatorios de decisión.
El método de la matriz de selección consiste en puntual a las candidatas en cada factor deseable,
en una escala del 1 al 10, representando el 10 el mayor beneficio para la empresa. Acto seguido,
se deben ponderar los diferentes factores según su importancia relativa, a fin de que el puntaje
del factor más relevante signifique más que los demás para la toma de la decisión final.
En cuanto este último aspecto, dado que se encontraron zonas con posibilidad de albergar la
planta en la cercanía del punto óptimo, el costo de transporte deja de ser un factor a ponderar,
asumiendo una diferencia mínima entre ellas. Es así como los factores a ponderar se ordenarán
descendentemente según densidad poblacional, confiabilidad de servicios, costo de la energía
eléctrica, costo y disponibilidad de mano de obra y acceso a una red de gas.
Por otro lado, y en cuanto a las características de cada localidad que determinan el puntaje
asignado en cada factor deseable, se detalla:
 Densidad poblacional
Mercedes cuenta con una densidad poblacional de 60 hab/km2, mientras que Luján de 93
hab/km2.

 Confiabilidad de servicios
Luján es una ciudad que, en su historia, ha sufrido una gran cantidad de inundaciones. Esto se
debe a las repetidas crecidas del Río Luján, causada por abundantes lluvias. Así, el suministro
eléctrico se ve afectado en grandes áreas de la ciudad, disminuyendo la confiabilidad del
servicio.
 Costo de la energía eléctrica
En cuanto al costo de la EE, ambas localidades se encuentran provistas por EDEN, la Empresa
Distribuidora de Energía Norte S.A, la que cuenta con uno de los cuadros tarifarios más
costosos a nivel nacional. (Casas, 2019)
 Costo y disponibilidad de MO calificada
En la localidad de Mercedes, Sigma Agro ya cuenta con un cuerpo de operarios idóneos para
su operación, por lo que la disponibilidad no representa una dificultad. Sin embargo,
considerando la mayor población de Luján y una normativa laboral sin diferencias sustanciales,
se estima que Luján cuenta con una mayor oferta laboral.
 Acceso a la red de gas
En la planta actual de Sigma Agro no cuentan con abastecimiento de gas ni posibilidad de

obtenerla directamente de la red. Sin embargo, se estima que el Luján sería posible acceder a
un terreno que sí tenga.
Teniendo en cuenta las ponderaciones y características mencionadas previamente, se presenta

la Tabla 19.3 como resumen de la matriz de selección.
Tabla 19.3
Alternativas
Factores de decisión Ponderación
Mercedes Luján Gral. Las Heras
Obligatorios Infraestructura - Si Si No
industrial
Acceso a EE - Si Si Si
Habilitación legal - Si Si Si
Deseables Densidad poblacional 40% 8 4 -
Confiabilidad de 20% 7 4 -
servicios

Costo EE 15% 3 3 -
Costo y disponibilidad 15% 9 10 -
de MO calificada
Acceso a red de gas 10% 1 8 -
100% 6,5 5,15 -
Dada la matriz de selección presentada, se concluye que Mercedes es la ciudad que presenta
mayor aptitud para albergar la planta completa de Sigma Agro, que cuente con la unidad
formuladora y la ampliación hacia una línea de síntesis de 2,4-D éster.
19.4 Emplazamiento definitivo

Como último paso del análisis de localización de la planta de Sigma Agro S.A., se procede a
su emplazamiento definitivo. Este apartado pretende analizar diferentes terrenos, dentro de la
región seleccionada en el análisis regional, a fin de determinar en cuál realizar la inversión.
Dado que la región idónea para la instalación de la planta resultó Mercedes, misma localidad
en la cual se emplaza al día de la fecha, no resulta necesario buscar diferentes terrenos
candidatos.
Se determina que la planta permanezca en el mismo lugar en el cual se encuentra al día de la

fecha: ruta provincial N°42 y cruce con acceso La Verde, a 20km del centro de Mercedes,
Buenos Aires.
19.5 Conclusión
El análisis de localización es una herramienta fundamental a la hora de determinar la ubicación
exacta en la cual construir una planta. Sin embargo, a la hora evaluar la factibilidad de un
proyecto de ampliación de una línea en una fábrica ya existente, se espera llegar a la conclusión
de que no es necesario mudarla.
Del análisis previamente realizado, se llegó a conclusión esperada, mediante una metodología
de análisis de aplicación de un modelo matemático, y la evaluación de aspectos cualitativos y
cuantitativos que brindan soporte a la decisión tomada.
Cabe destacar que, aún en el caso que la localidad de Luján hubiera obtenido un puntaje
ligeramente mayor en la matriz de selección, se hubiera optado por que la planta permanezca
donde está al día de la fecha. Esto se debe a que, a menos que se perciba una gran ventaja al
mudarla, no justificaría la inversión.
Durante el proceso de mudanza, la empresa debería enfrentar una serie de desafíos propios de
un cambio de ubicación, entre los que se pueden destacar factores de movimiento de
maquinaria y costo de flete asociado, posibles cambios en el personal por la nueva ubicación,

con las indemnizaciones correspondientes, cese de operaciones durante el proceso de mudanza,

construcción de la nueva fábrica, reajuste de layout, conocimiento del nuevo layout, entre otros.

20. LAYOUT
Una vez determinada la localización de la planta, y habiendo estudiado la maquinaria necesaria
para el proceso y la planificación de la producción, cabe analizar la disposición del espacio en
la planta productiva. Una correcta distribución del área disponible debe permitir minimizar los
movimientos, tanto de insumos como de personal, entre las distintas etapas productivas y las
distancias recorridas, maximizando la eficiencia en el uso de los espacios.
La Figura 20.1 muestra una vista aérea de la planta actual de Sigma Agro.
Figura 20.1. Planta de producción en Mercedes de Sigma Agro.
La planta está ubicada en Mercedes, Provincia de Buenos Aires. El predio es de 36 hectáreas

aproximadamente, y cuenta con poco más de 4.800 metros cuadrados edificados. A
continuación, se muestra un plano de la planta con sus respectivos sectores.

Figura 20.2. Layout actual de la planta de producción de Sigma Agro.
Como se puede apreciar en la Figura 20.2, la planta cuenta con una gran playa de
estacinamiento en la parte inferior izquierda, donde se ubica la entrada y salida de los vehiculos,
incluidos los camiones que transportan los bienes. Siguiendo en direccion hacia hacia la parte
superior, se encuetra el edificio que cuenta con el comedor y vestuarios para el personal, el
laboratorio de control de calidad y las oficinas de la administracion.
Luego, en el edificio de mayor tamaño, se encuentran las naves de almacenamiento de materias

primas y de producto terminado. Además se encuentran las zonas de formulación, los tanques
de almacenamiento con las piletas antiderrames, y el tanque cisterna anti incendios. En la
esquina superior izquierda se encuentra el taller de mantenimiento. Finalmente en la parte
superior derecha se encuentran la zona de produccion de insecticidas y un playón de
contenedores.

Dado el nivel de ocupación de las edificaciones actuales, es necesario la construcción de nuevos

edificios para poder introducir la liena de síntesis química de 2,4-D. Además, debido a las
cantidades de herbicidas a producir, se incorporará una nueva nave de productos terminados
integral para toda la planta. Por último, se incorporará una planta de trata de efluentes. El layout
propuesto se puede encontrar en la Figura 20.3.
Figura 20.3. Layout propuesto para la planta de producción de Sigma Agro.
En el boceto anterior se pueden observar las nuevas áreas propuestas resaltadas en rojo para
una mejor identificación.
El nuevo almacen de productos terminados se incorpora al layout propuesto por dos razones.
La primera es el aumento en la cantidad de productos a comercializar por parte de Sigma. Es
una compañía que viene creciendo mucho en ventas para todos sus productos, y sumado a la

incorporación de la linea sintetizadora, los numeros de ventas proyectados para los años futuros
indican la necesidad de un nuevo almacen de mayor tamaño. Por otro lado, el sistema de carga
de camiones de productos terminados actualmente no es muy fluido. Con el nuevo deposito
propuesto, los camiones podrán realizar tareas de carga y descarga más cerca del producto para
minimizar el movimiento del mismo. Como ya se mencionó en el capítulo de seguridad e
higiene, hay varios requisitos y recomendaciones para los depósitos de productos fitosanitarios.
A continuación, en la Figura 20.4 se presenta un boceto ilustrativo del layout propuesto

específicamente para el área de síntesis química de 2,4-D. Se muestran los principales
componentes del proceso para poder observar cómo es el flujo de productos, dentro del mismo.
Figura 20.4. Layout ilustrativo del área de síntesis química de 2,4-D. Los elementos representados no se
encuentran a escala

21. MARCO REGULATORIO

Debido a la naturaleza peligrosa de los productos químicos en cuestión, su uso es regulado por
SENASA. Para la producción propia con estos productos se requieren tener principalmente dos
habilitaciones. Una de ellas es para el hacer uso del principio activo. Sigma ya cuenta con la
habilitación requerida para hacer uso de 2,4-D ácido en la planta.
La otra habilitación requerida es sobre el formulado final, que no solo habilita al productor,
sino que establece requerimientos estrictos en las propiedades del producto. Estas propiedades
están estipuladas más abajo, siendo algunas principales la composición final del producto,
densidad, PH etc. Las patentes para los formulados finales son dificultosas para conseguir, y
se requiere del cumplimiento de una serie de pasos explicados más adelante en este capítulo.
A su vez el proceso de registro, y la aceptación del formulado final por parte de SENASA es
arduo, costoso y puede demorar hasta 4 años. En el caso del 2,4-D éster y butílico, Sigma Agro
también cuenta con el registro del formulado final en cuestión.
La Resolución N°87/96 del SENASA especifica el procedimiento de inscripción para las

sustancias activas y/o sus formulaciones, en vigor desde el 10 de diciembre de 1996 (Secretaría
de Agricultura, 1998).
En el capítulo II de la resolución se especifican los documentos a presentar por toda persona

jurídica que quiera sintetizar y/o formular productos fitosanitarios en la región del Mercosur:
 Nota solicitando la inscripción en papel membrete

 Solicitud de Inscripción para la libre circulación de Sustancias Activas Grado Técnico
y/o sus correspondientes Formulaciones de productos Fitosanitarios según Resolución
Nº 48/96 del GRUPO MERCADO COMUN.
 Nombre de las Sustancias Activas Grado Técnico sintetizadas y/o de los Productos
Formulados.
 Identificación de los establecimientos industriales donde se desarrollan los referidos
procesos (en caso de pluralidad, deberá especificar cuáles productos corresponden a
cada Planta o Establecimiento Industrial).
 Dirección.
Para el registro de sustancias activas, se deberán presentar datos de Identidad, Composición y

Propiedades fisicoquímicas:
 Identidad:
o Solicitante.
o Nombre y Dirección.
o Fabricante/Registrante.

o Nombre común: aceptado por ISO, o propuesto, en su orden, por BSI, ANSI,
WSSA o el fabricante, hasta su aceptación o denominación por ISO. Indicar a
cuál corresponde.
o Sinónimos.
o Nombre químico: Aceptado o propuesto por IUPAC.
o Grupo químico.
o Fórmula empírica.
o Fórmula estructural.
o Isómeros.
o Aditivos.
 Composición:
o Certificado de composición cuali-cuantitativa de la sustancia activa grado
técnico, incluyendo sus impurezas con concentraciones iguales o superiores al
0,1% y aquellas toxicológicamente reconocidas.
o Métodos analíticos para la identificación de la Sustancia Activa Grado Técnico.
 Propiedades fisicoquímicas:
o Estado físico.
o Color.
o Olor.
o Punto de fusión.
o Punto de ebullición.
o Densidad.
o Presión de vapor.
o Volatilidad.
o Solubilidad en agua.
o Solubilidad en solventes orgánicos.
o Coeficiente de partición en n-octanol/agua.
o Estabilidad en agua (Hidrólisis).
o Inflamabilidad (punto de ignición).
o Tensión superficial.
o Propiedades explosivas.
o Propiedades oxidantes.
o Propiedades corrosivas.
o Reactividad con el material de envases.
o pH.
o Constante de disociación en agua.
o Distribución de partículas por tamaño.
o Fotólisis.
Todas las propiedades fisicoquímicas deberán estar acompañadas por las correspondientes
referencias y por la identificación del método de determinación internacionalmente reconocido.
Por otra parte, para el registro de formulaciones a partir de las sustancias activas, se deben
presentar los siguientes datos de descripción General, Composición y Propiedades
fisicoquímicas de las Formulaciones.
 Descripción general:
o Solicitante.
o Formulador/Registrante.
o Nombre comercial.
o Clase de uso.
o Tipo de Formulación.
 Composición:
o Certificado de composición de la Sustancia Activa Grado Técnico, expresado
en porcentaje. p/p o en p/v.
o Certificado de composición cuali-cuantitativa de la Formulación con todos sus
componentes.
o Declaración con los tenores máximos y mínimos de cada componente de la
Formulación.
o Métodos analíticos para la determinación de la Sustancia Activa Grado Técnico.
 Propiedades fisicoquímicas:
o Aspecto.
o Estado físico.
o Color.
o Olor.
o Estabilidad en almacenamiento.
o Densidad relativa.
o Inflamabilidad.
o Acidez/Alcalinidad.
o pH.
o Explosividad.
 Propiedades físicas relacionadas con su uso:
o Humectabilidad.
o Persistencia de espuma.
o Suspensibilidad.

o Análisis granulométrico.
o Estabilidad de la emulsión.
o Corrosividad.
o Incompatibilidad con otros productos.
o Densidad a 20ºC en g/ml.
o Punto de inflamación.
o Viscosidad.
o Índice de sulfonación.
o Dispersión.
o Desprendimiento de gas.
o Soltura o fluidez.
o Índice de Iodo.
o Índice de saponificación.
A su vez, se deben presentar muestras suficientes como para realizar las pruebas necesarias.
En cuanto al plazo para la conclusión del proceso de registro, será de 180 días de corrido a
partir de la presentación de todas las informaciones establecidas en los requisitos de
inscripción.

22. CONCLUSIÓN ESTUDIO DE INGENIERÍA

El estudio de ingeniería permite determinar la tecnología a utilizar, la mano de obra, la
localización y el layout en planta, para lograr producir un producto que cumpla con las
especificaciones necesarias, y en las cantidades proyectadas en el estudio de mercado.
A partir del estudio realizado se determinó que el proyecto se llevará a cabo en el predio que
la planta posee actualmente, ubicada en la localidad de Mercedes, Buenos Aires, Argentina.
Para llevar a cabo el proyecto se analizaron distintas metodologías para cumplir con el plan de
producción, y se dimensionaron y seleccionaron las tecnologías involucradas en el proceso. Se
determinaron las cantidades necesarias de insumos y maquinaria, para satisfacer las demandas
proyectadas hasta el año 2029, para cada producto (EHE e IBE). Se concluye que la mayoría
de los insumos y maquinaría necesaria serán adquiridas a proveedores en China.

CAPÍTULO III:
ESTUDIO ECONÓMICO FINANCIERO
RESUMEN
Ningún proyecto de inversión puede llevarse a cabo sin conocer sus aspectos económicos y
financieros. Por eso, con la información recolectada y generada en el estudio de mercado y en
el dimensionamiento de las tecnologías necesarias en la sección de ingeniería, se procede a
realizar el análisis económico del proyecto.
El capítulo inicia con la proyección de las diferentes variables macroeconómicas que afectan
al proyecto, como puede ser el tipo de cambio, el riesgo país o mismo la inflación en dólares y
pesos. Es en este aspecto donde cabe destacar que el mercado de herbicidas, y el campo en
general, se encuentra dolarizado y se compran materias primas a proveedores extranjeros, por
lo que no puede ignorarse la inflación en dólares y los efectos del tipo de cambio. Se analizan,
también, los impuestos nacionales y provinciales que se deben abonar, junto con las retenciones
y otras tasas que afectan la importación de insumos.
Sigma Agro cuenta con parte de la infraestructura necesaria para llevar a cabo el proyecto (por
ejemplo, depósitos en su planta y un terreno suficientemente grande para construir las naves
necesarias), además de otros activos intangibles como registros, mano de obra calificada y
experiencia comercial y técnica en la industria. Sin embargo, a los fines de realizar una
valuación más precisa, se busca analizar el proyecto de forma independiente a la empresa. De
no hacerlo, sería más difícil y difuso determinar si el mismo es viable financieramente sin
perjuicio de los recursos de la empresa (que podrían ser utlizados para otros proyectos).
Anexo a la selección y dimensionamiento de tecnologías, se incluyen las inversiones necesarias

para la instalación de la planta. De esta manera, se obtiene el monto del proyecto a financiar
para lo que se analizan diferentes estrategias y alternativas.
Se describe el sistema de costeo adoptado, prosiguiendo así a la presentación del estado de

resultados del proyecto.
Se analizan activos, pasivos y patrimonio neto del proyecto para verificar su balance. También
se realizan análisis del flujo de fondos del IVA, del proyecto y del inversor para cuantificar la
rentabilidad del proyecto en sus 10 años de duración, mediante indicadores como el VAN, TIR
y TOR, así como el período de repago.

23. PROYECCIONES MACROECONÓMICAS

Para plantear el desarrollo de un proyecto productivo, es necesario estimar un conjunto de
variables macroeconómicas. Las proyecciones económicas y financieras del proyecto están
basadas en este contexto.
Dado que los bienes producidos tienen un comportamiento similar a un commodity, con precios
de referencia internacionales, y a su vez se necesita otro conjunto de commodities para
producirlos, uno de los factores determinantes es el tipo de cambio. Otra variable que se busca
proyectar es la inflación.
Generalmente, es posible conocer la evolución implícita esperada de una variable a través de

datos del mercado, ya sea en forma directa o indirecta. Algunas variables, como las tasas de
interés, poseen un mercado de derivados profundo y líquido a partir del cual es posible ver la
estructura temporal de tasas de interés futuras.
En otros casos, partiendo de la hipótesis de que no existe la posibilidad de arbitrajes, la

evolución de una variable está implícita en el comportamiento de dos o más productos
financieros. Por ejemplo, la inflación implícita del dólar puede estimarse a partir de la relación
entre los rendimientos de bonos del tesoro norteamericano (que pagan o devengan interés
nominal) y los bonos del tesoro ajustados por inflación (TIPS). En la medida que sea posible,
se busca utilizar este enfoque directo o indirecto.
23.1. Inflación en dólares

La inflación se define como la pérdida de poder adquisitivo constante de una moneda, lo que
produce incrementos nominales del nivel de precios. Para el análisis se busca estimar tanto la
inflación interanual en pesos como en dólares. Existen principalmente dos motivos por los que
es importante estimar esta variable:
 En el mediano y largo plazo, las variaciones de tipo de cambio se correlacionan con la

inflación, especialmente en economías emergentes donde la variación del nivel de
precios suele ser más elevada (Eatzaz & Saima, 1999) (Abdurehman & Samet, 2016).
 Si bien representan una fracción menor de los costos, aquellos en pesos se ajustan en
buena medida con esta variable (por ejemplo, los salarios).
Como se comentó previamente, la inflación del dólar puede conocerse a partir de la relación
entre bonos del tesoro de interés nominal y real (TIPS). Para un par de bonos cupón cero con
mismo vencimiento la relación queda representada en la Ecuación 23.1.
1 + 𝑦𝑡𝑟𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑦
𝐸(𝜋𝑈𝑆𝐷 ) = −1
1 + 𝑦𝑇𝐼𝑃𝑆
Ecuación 23.2. Expectativa implícita de inflación, a partir del arbitraje entre tasas nominales y reales.

En la Ecuación 23.3, y son las tasas de interés (nominales o reales) y 𝐸(𝜋𝑈𝑆𝐷 ) la expectativa
de inflación (ambos expresados como tasas de interés efectivas). Si la inflación real fuera
diferente a la esperada, alguna de las partes obtendría una renta mayor a la otra. Si bien los
valores esperados pueden terminar difiriendo de los reales, con la información disponible a un
momento dado, el mercado fijará sus expectativas, que por arbitraje se traducen en la fórmula
anterior. Esto permite a los agentes establecer estrategias de especulación o cobertura, si desean
aumentar o disminuir su exposición a un determinado riesgo, respectivamente.
Se toman datos de todos los TIPS en circulación para realizar un promedio de los rendimientos
(reales) por cada año de término remanente. Para los rendimientos nominales, se utiliza el
compósito publicado por la FED y para los años en que no existe un valor publicado se realiza
una interpolación. Con la ecuación anterior, se calcula la inflación implícita.
Cabe destacar que el valor obtenido representa la inflación implícita promedio anual, entre el
momento actual y el plazo correspondiente. Por lo tanto, para conocer la inflación implícita
interanual, se deben calcular las tasas forward de un año. Para una serie de tasas spot y (como
las anteriores) con plazos n (en años), se puede conocer la tasa forward de un año 𝑓𝑛,1 a partir
de la siguiente Ecuación 23.4, que se conoce como bootstrapping.
(1 + 𝑦𝑛+1 )𝑛+1
𝑓𝑛,1 = −1
(1 + 𝑦𝑛 )𝑛
Ecuación 23.5. Método de bootstrapping para calcular la tasa forward de un año, que corresponde a la variación
interanual de una variable.
La estructura de la Ecuación 23.6 se asemeja a la anterior dado que ambas se basan en el

principio de no-arbitraje. Los resultados obtenidos se muestran en la siguiente Tabla 23.1.
Tabla 23.2
Resultado del análisis de inflación implícita en dólares.
Año Rend. Rend. US- Inflación Inflación

TIPS treasury Bonds implícita interanual
2020 0,28% 1,54% 1,26% 1,26%

2021 0,31% 1,61% 1,29% 1,33%
2022 0,26% 1,61% 1,35% 1,46%
2023 0,20% 1,63% 1,43% 1,68%
2024 0,16% 1,65% 1,49% 1,71%
2025 0,20% 1,70% 1,49% 1,53%
2026 0,22% 1,75% 1,52% 1,72%
2027 0,24% 1,78% 1,53% 1,58%

2028 0,24% 1,81% 1,56% 1,83%

2029 0,20% 1,84% 1,64% 2,33%
23.2. Inflación en pesos

Desafortunadamente, no existe en Argentina un mercado de bonos en pesos lo suficientemente
líquido, para todos los plazos necesarios, que permita realizar una estimación de esta variable
a partir del mismo método anterior. En su lugar, se toma el último informe publicado por el
FMI que contiene una proyección de la inflación para los próximos años. Se ajustan estas
proyecciones por la diferencia entre el valor para 2019 con el último dato de inflación
interanual disponible (octubre), para reflejar el aumento del nivel de precios reciente y su
potencial impacto en el futuro. Asimismo, se establece un valor de convergencia del 5%
constante a partir del año 2025.
Tabla 23.3
Proyección de inflación anual en pesos.
Año Inflación ARS

2020 29,7%
2021 23,6%
2022 16,4%
2023 10,5%
2024 7,4%
2025 5,0%
2026 5,0%
2027 5,0%
2028 5,0%
2029 5,0%
Elaboración propia a partir de (International Monetary Fund, 2019)
23.3. Tipo de cambio

Al igual que en el caso anterior, debido a la ausencia de un mercado líquido y con plazos
suficientes de instrumentos de tasas fijas en pesos, no es posible conocer el valor implícito del
tipo de cambio nominal para toda la duración del proyecto. Sin embargo, sí existen múltiples
emisiones significativas de bonos soberanos denominados en dólares, e indexados por inflación
(a través del Coeficiente de Estabilización de Referencia, publicado diariamente por el BCRA
y que ajusta según el nivel de precios). La relación de arbitraje de las tasas de interés de ambos
tipos de activos, sumados a las tasas de inflación en dólares calculados anteriormente, dan
como resultado la variación implícita del tipo de cambio real.

El tipo de cambio real (TCR) se define como el tipo de cambio entre dos monedas ajustado por
las variaciones en el poder adquisitivo de cada una. Esto significa que las variaciones en el tipo
de cambio nominal se corrigen por la inflación en cada moneda. Por ejemplo, si la diferencia
(geométrica) entre la inflación en pesos y dólares es del 10% en un año, y el tipo de cambio se
mantiene constante en valores nominales, significa que el tipo de cambio real peso-dólar se
apreció (disminuyó) un 10%, porque los mismos pesos tienen un poder de compra menor en
Argentina y mayor en Estados Unidos respecto a un año atrás.
Se calculan los rendimientos en dólares y en CER de ambos tipos de activos, y se computa su

duration modificada. Para que los instrumentos sean comparables, sólo se consideran
emisiones bajo ley local para la curva en dólares (iguales condiciones de emisión a los bonos
CER). De este modo se evita introducir un error, dado que en el mercado normalmente existe
una diferencia en la prima de riesgo de acuerdo con la legislación (ley argentina vs ley de
Nueva York). Luego se realiza una regresión de cada serie para poder estimar valores de
referencia para cada año del proyecto.
Rendimiento vs mod. duration

250%
200%
150%
YTM
100%
50%
R² = 0.9813
R² = 0.9264
0%
0 2 4 6 8 10
Mod. duration
Bonos CER Bonos USD (ley AR)

Potencial (Bonos CER) Potencial (Bonos USD (ley AR))
Figura 23.1. Rendimiento de bonos en USD e indexados por CER, en función de su duration.
Se puede utilizar la misma Ecuación 23.1 para estimar la variación implícita del tipo de cambio
real. Si además se incorpora el valor de la inflación esperada en dólares (multiplicando
geométricamente por el valor anterior), la variación del tipo de cambio real queda expresada
solamente en términos de pesos. Es decir, al multiplicar por la inflación proyectada en dicha
moneda, puede calcularse directamente el tipo de cambio nominal. Nuevamente, para conocer

la variación implícita interanual es necesario transformar la serie de TCR promedio a tasas

forward a través de la Ecuación 23.2. Los resultados finales se presentan en la Tabla 23.4.
Tabla 23.5
Resultados análisis tipo de cambio real.
Año USD CER Implícito Tasa fwd

TCR
2020 110,3% 79,8% -13,39% -13,39%
2021 65,4% 46,9% -10,01% -6,51%
2022 48,1% 34,4% -8,08% -4,08%
2023 38,7% 27,6% -6,75% -2,66%
2024 32,7% 23,2% -5,80% -1,88%
2025 28,5% 20,2% -5,10% -1,54%
2026 25,4% 17,9% -4,52% -0,98%
2027 23,0% 16,2% -4,07% -0,82%
2028 21,0% 14,8% -3,66% -0,36%
2029 19,4% 13,6% -3,27% 0,31%
Tasa forward implícita variación interanual TCR

3%
0%
-3% 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029
-6%
-9%
-12%
-15%
Figura 23.2. Variación implícita interanual del tipo de cambio real, durante la vida del proyecto.
Cabe aclarar que el método utilizado es una aproximación de las expectativas de mercado, que
en este caso no pueden conocerse de forma más precisa. Por un lado, porque se utilizan curvas
interpoladas de acuerdo con una regresión. Y por otro, porque se computan las tasas internas
de retorno (TIR) y duration en función de este resultado, que pueden no ser representativas de
un único punto en el tiempo. Esto se debe a los supuestos subyacentes a la TIR, como el de
reinversión de cupones a la misma tasa. Los supuestos podrían verse distorsionados en aquellos
bonos con duration más larga, sobre todo si se consideran las altas tasas nominales que presenta
Argentina en este contexto, y la convexidad de dichos instrumentos.

Incluso con estas consideraciones, cualquier estimación proveniente de mercados transparentes

y competitivos reflejará adecuadamente las expectativas actuales de todos los agentes en forma
agregada. Para entender si los valores obtenidos son coherentes, se comparan las proyecciones
propias con valores históricos del (sub)índice de Tipo de Cambio Real Multilateral (Estados
Unidos), publicado por el BCRA. Se ajusta el último valor disponible por la brecha entre los
tipos de cambio del dólar oficial y el dólar MEP1, para eliminar los efectos del actual cepo
cambiario.
Como se observa en la Figura 23.3, el mercado espera apreciación cambiaria para los primeros
años, para luego converger a valores próximos al promedio histórico de la serie. De haberse
utilizado un enfoque del tipo “mean reversion”, probablemente los resultados serían muy
similares.
Índice TCRM-USA con proyección

250
225
200
175
150
125
100
75
50
ITCRM USA Hist. avg. Proyec.
Figura 23.4. Serie histórica del subíndice EE. UU. del ITCRM, con promedio acumulado y evolución a partir de
proyecciones utilizadas.
23.4. Riesgo país

El Riesgo País se define como “el riesgo de una inversión económica debido sólo a factores
específicos y comunes a un cierto país”. En términos financieros, representa el diferencial de
tasa (spread) al que un país puede endeudarse respecto a la tasa libre de riesgo (bonos del tesoro
de EE. UU.) Debido a que tiene en cuenta el entorno político, económico, seguridad pública,
entre otros, cambia año a año según la variación del país analizado.
1
Se denomina dólar MEP (medio electrónico de pagos) a la divisa norteamericana que integra el Sistema Nacional
de Pagos del BCRA (por ejemplo, a través de depósitos en dólares en cuentas argentinas). También son llamados
“argendólares”. Se debe realizar la conversion a divisas internacionales para poder llevar a cabo operaciones en
el exterior (por ejemplo, comercio exterior). Como se analizaron bonos emitidos bajo ley local, se corrigió el
ITCRM por la cotización (libre) de la moneda en esta forma.

A pesar de la inestabilidad presente en Argentina al momento de realizar este trabajo, se toma

un riesgo país constante de 700 puntos, que representa el promedio histórico de Argentina
desde que el índice fue instaurado en 1998 (exceptuando el período de default 2001-2005).
Asimismo, si se analizan los últimos stress financieros del país (2001-2005 y 2008-2009), se
observa que al final cada etapa de inestabilidad el índice se ubicó en la zona de 460 y 770
puntos básicos, respectivamente. Por lo tanto, el valor que se asume es un objetivo razonable
toda vez que se disipe la inestabilidad financiera y política que conforman la coyuntura actual.
23.5. Impuestos
A continuación, se detallan los distintos impuestos que impactan en el análisis económico y
financiero del proyecto.
23.5.1. Impuesto a las Ganancias

En primer lugar, tal como lo establece la Ley N° 20.628, modificada por la Ley Nº 27.430
(reforma tributaria), dado que se trata de una persona jurídica, se toma el Impuesto a las
Ganancias como una alícuota del 25%, para los ejercicios iniciados a partir de 2020.
Para la simplificación de los estados contables se asume que el impuesto se paga el mismo
ejercicio en que se devenga. Asimismo, se considera que de haber quebranto (resultados
negativos), el resultado a favor del impuesto puede ser utilizado dentro de los siguientes cinco
ejercicios, tal como establece la Ley.
En caso de no ser utilizado durante los próximos 5 períodos fiscales a haberse generado el
quebranto, se contabiliza como una pérdida en el ejercicio siguiente.
23.5.1. Impuesto al Valor Agregado

El IVA es un impuesto nacional gravado sobre el consumo de bienes y servicios, calculado en
base mensual sobre la actividad comercial de la empresa. Una compañía típicamente compra
insumos con IVA (crédito fiscal) y vende con IVA (débito fiscal), por lo que la diferencia entre
ambos es lo que se debe entregar al ente recaudador, la AFIP.
Puede suceder que se compra más de lo que se vende en algún mes, por lo que se acumula un
exceso de crédito fiscal que puede ser utilizado cuando se dé el caso contrario. Este crédito no
tiene fecha de vencimiento, puede ser utilizado en cualquier momento. Sin embargo, dadas las
diferentes alícuotas que gravan a los diferentes bienes y servicios, puede que se compre con
más IVA del que se vende, sin necesariamente incurrir en pérdidas para la empresa. En dicho
caso se incurre en un crecimiento sostenido del crédito fiscal, conocido como generación de
IVA estructural. A fin de aliviar su impacto económico, la Nación permite utilizar ese crédito
para aliviar el Impuesto a las Ganancias. Esta situación no es tenida en cuenta en el desarrollo
del presente análisis económico financiero, a fin de simplificar los cálculos dado que se trata
de un estudio de prefactibilidad.
En cuanto a las diferentes alícuotas que gravan el consumo, se destacan (AFIP, 2019):

 Consumo de bienes y servicios general (nacionales e importados): 21%.
 Consumo de energía eléctrica: 27%.
Estas son las alícuotas utilizadas para realizar los diferentes cálculos. El caso particular de las
importaciones se analiza posteriormente.
No se tiene en cuenta la retención del IVA adicional del 20% típicamente aplicada a las
importaciones, pues al tratarse de crédito fiscal de libre disponibilidad, podría utilizarse para
cancelar otros impuestos nacionales (como el Impuesto a las Ganancias). Asimismo, se
considera que todo el débito fiscal neto de IVA se paga el mismo ejercicio en que se devenga.
23.5.2. Ingresos Brutos

El Impuesto a los Ingresos Brutos es del 3% en la Provincia de Buenos Aires para la actividad
desarrollada por la empresa. El impuesto es calcula como la alícuota multiplicada por el ingreso
total de todas las ventas (netas de IVA). Los pagos se realizan en el mismo ejercicio en que se
devengan. A los fines prácticos el impuesto constituye un gasto (variable) adicional en la
estructura de costos de la empresa.
23.5.3. Alumbrado, Barrido y Limpieza

El ABL es un impuesto municipal conformado por la tasa retributiva de los servicios de
alumbrado, barrido y limpieza, y el impuesto inmobiliario. La obligación es anual y se divide
en 12 cuotas fijas mensuales. En el análisis, se considera el ABL para las zonas aledañas a
Mercedes.
23.5.4. Aduaneros
Los Derechos de Importación y la Tasa Estadística son calculados sobre la base del costo CIF
de los bienes adquiridos.
Los Derechos de Importación merecen un análisis particular, dado que su valor es dependiente
del producto. Para los bienes de uso se utiliza un arancel del 35%, el máximo posible. Sin
embargo, el ácido 2,4-D técnico y los demás insumos importados son afectados por un 12,5%
en promedio.
Cabe recordar que en las primeras secciones del presente trabajo se introdujo que la
importación de EHE técnico (que se busca sintetizar) es la que se encuentra arancelada al 35%,
mientras que su precursor técnico apenas por el 12,5%, lo que vuelve atractivo el proyecto de
extensión de la línea.
En síntesis, se deben considerar los siguientes aranceles:
 Tasa Estadística: 2,5% (Boletín Oficial de la República Argentina, 2019).
 Derechos de importación: 35% para los bienes de uso, 12,5% para materias primas.

El valor resultante de la suma del costo CIF, Tasa Estadística y Derechos de Importación
forman la base imponible para los siguientes impuestos. Adicionalmente se considera un cargo
de 3% que representa costos adicionales del trámite de importación (honorarios del
despachante, costos fijos de Aduana, logística, comisiones bancarias por giros al exterior, entre
otros). De este modo el costo total es del 40,5% para los bienes de uso, y 18% para los bienes
de cambio.
Adicionalmente, en las importaciones se cobran otros aranceles en concepto de retenciones de

otros impuestos (principalmente IVA, II. GG. e II. BB.) Dado que dichas retenciones pueden
ser utilizadas como crédito en el mismo ejercicio, no son consideradas por separado, pues su
efecto neto en términos de resultados es nulo.
Así resulta que el valor de activación contable de la maquinaria resulta de la sumatoria entre el
costo CIF, los Derechos de Importación, la Tasa Estadística y el porcentaje adicional
mencionado.

24. INVERSIONES
Es necesaria la adquisición de diferentes bienes para la instalación de la línea de producción.
A continuación, se presenta el análisis contable de las diferentes inversiones.
24.1. Terreno
Como se comentó previamente, el emplazamiento definitivo para el proyecto es el terreno
propio de Sigma Agro S.A., ubicado en la ruta provincial N°42 y cruce con acceso La Verde,
a 20km del centro de Mercedes, Buenos Aires.
Si bien el terreno es propio y no debe comprarse, su uso acarrea un costo de oportunidad de

alquilarlo a terceros, o mismo la venta de los metros cuadrados correspondientes. De esta
manera, se debe añadir el valor de la superficie utilizada para el proyecto, cotizada en 280
USD/m2. Estimando, según layout, dimensiones de 660 m2, el costo del terreno se estipula en
USD 184.800.
24.2. Instalaciones y maquinaria

Para el emplazamiento de la línea en la fábrica de Sigma Agro S.A. se estima la construcción
de un galpón de 660 m2, según el layout presentado. El precio a julio del 2019 para el m2 de
galpones metálicos, según el CoPAIPA, fue de $15.738 (Consejo Profesional de Agrimensores,
Ingenieros y Profesiones Afines, 2019). Si se dolariza dicho monto, al tipo de cambio
considerado para el 2019, el valor es de aproximadamente 200 USD/m2.
Se estima que el tiempo de construcción del galpón es de 8 meses.
En el caso de la adquisición de maquinaria, se debe diferenciar cuáles máquinas son importadas

de las adquiridas localmente. En el análisis de dimensionamiento y selección de tecnologías se
eligieron los diferentes proveedores para los principales bienes de uso del proceso productivo.
Para la compra de maquinaria importada se cotiza, en la mayoría de los casos, el costo FOB
del producto y se obtiene el precio aproximado de USD 2.337 en concepto de flete de un
contenedor TEU desde China hasta el puerto de Buenos Aires, según el presupuesto de uno de
los proveedores. El costo del seguro marítimo se considera como el 1% del costo CFR (FOB +
Flete).
Cada máquina contempla sus tiempos de instalación y lead times compartidos por los diferentes
proveedores.
Previamente, en la sección de análisis de dimensionamiento y selección de tecnologías se

comentó que algunos de los bienes de uso se seleccionarían en función del mejor precio hallado
al momento de realizar el análisis económico del proyecto, dado que no tenían grandes
requerimientos técnicos o porque se encuentra poca diferenciación entre proveedores.

Entre ellos, se pueden encontrar las bombas centrífugas, adquiridas a proveedores locales por
un valor aproximado de $20.000 para las de mayor potencia y $10.000 para las de menor
requerimiento. Se considera la compra de dos bombas por posición, a fin de contar con una
idéntica de repuesto en caso de rotura de la primera y que no sufra paradas la producción. A su
vez, el costo de las tuberías se estima en un 50% del costo de los equipos de bombeo.
También, el intercambiador de calor de placas valuado en un costo FOB de USD 18.880, la

torre de enfriamiento en USD 5.000, y un sistema de tratamiento de efluentes adquirido
nacionalmente por USD 15.000. La construcción de los tanques pulmón se estima en USD
2.500, conformado por USD 1.500 del equipo y USD 1.000 de la construcción de la base
contenedora de cemento del mismo volumen que el recipiente.
Se estiman los costos de instalación de aquellas máquinas que lo requieran en un 20% del valor
de compra (Agricultural Information Modules, s.f.).
24.3. Registros de SENASA

Para poder sintetizar, formular o comercializar productos que contienen ácido 2,4-D, SENASA
exige dos registros que se renuevan cada 2 años. Debido a la recurrencia de inversión y su
relevancia para el proyecto, se los toma con un activo fijo intangible, con vida útil de 2 años.
Los registros necesarios son:
 “Inscripción de producto formulado propio o referenciado a base de molécula

preexistente”
 “Inscripción de principio activo de producto fitosanitario y PACKS en cualquier

combinación”
24.4. Desglose de inversiones

En la Tabla 24.1 se presenta el análisis para las diferentes inversiones en activos fijos del
proyecto. Se considera la cantidad a comprar de cada máquina y se realizan dos tipos de análisis
dependiendo si el origen de bienes de uso es nacional o importado.
Tabla 24.2
Resumen de las inversiones en activos fijos.

Concepto Vida útil real Importado o Inversión total

Nacional (en pesos, año 0)
Terreno 0 - $133.056.00
Reactor batch 20 Importado $2.867.640
Calentador de aceite 20 Importado $1.220.858
Torre destilación 20 Importado $3.671.593
Bomba de vacío 20 Importado $971.863
Intercambiador de placas 20 Importado $2.123.768
Torre de enfriamiento 20 Importado $735.907
Tanques pulmón 20 Nacional $357.025
Tanques formulación 20 Importado $1.471.813
P&I (incl bombas) 5 Nacional $61.200
Instrumentos y herramientas 3 Nacional $297.521
auxiliares
Naves y galpones 20 Nacional $7.854.545
Autoelevadores 15 Nacional $2.380.165
Registro SENASA 2 Nacional $228.091
Sistema Tratamiento 20 Nacional $892.562
Efluentes
Para la maquinaria importada, se calculan los costos de transporte y seguro para formar el
precio CIF y se calculan los impuestos previamente expuestos, logrando el valor de activación
como la suma entre el Costo CIF, los Derechos de Importación, Tasa Estadística, tasas fijas de
aduana y los costos de instalación y puesta en marcha.
Por otro lado, los bienes de uso comprados en territorio nacional se encuentran gravados con
IVA, por lo que debe ser descontado para llegar al valor de activación. Es así como el precio
de compra se establece cómo la sumatoria entre la base imponible IVA y el IVA propiamente
dicho. Los registros del SENASA no se encuentran gravados.
Finalmente, la vida contable de los diferentes activos se corresponde con los principios
generales de contabilidad generalmente aceptados en Argentina.
24.5. Amortizaciones
Para las amortizaciones se toman los valores de activación en pesos de cada inversión. Se
asumen en aquellos con vida útil más corta (registros de SENASA, bombas, etc.). Para los
cálculos, estos valores se pesifican al momento de la compra (con el correspondiente tipo de
cambio), y se definen los valores en pesos de las amortizaciones anuales. La Tabla 24.4 muestra
un resumen de las amortizaciones anuales producto de las inversiones realizadas en el año 0.
Lógicamente, para las inversiones cuya vida útil (real) es menor a la duración del proyecto, se

debe reinvertir. Las sumas anuales producto de las amortizaciones pueden verse posteriormente
en el análisis del cuadro de resultados.
Cabe destacar que la reinversión de la maquinaria se da en función de su vida útil real y no de

la contable.
Tabla 24.3
Resumen de las amortizaciones iniciales (no se consideran reinversiones en esta tabla).
Concepto Vida útil Amortización anual (en

contable miles de pesos)
Terreno - -
Reactor batch 10 286,8
Calentador de aceite 10 122,1
Torre destilación 10 367,2
Bomba de vacío 10 97,2
Intercambiador de placas 10 212,4
Torre de enfriamiento 10 73,6
Tanques pulmón 10 35,7
Tanques formulación 10 147,2
P&I (incl bombas) 5 12,2
Instrumentos y herramientas 3 99,2
auxiliares
Naves y galpones 20 392,7
Autoelevadores 5 476,0
Registro SENASA 2 114,0
Sistema Tratamiento Efluentes 10 89,3

25. COSTOS
25.1. Sistema de costeo
Para el proyecto se decide utilizar un sistema de costeo por absorción multicentro-
multiproducto, donde los costos directos se hunden en cada centro, y son absorbidos por el
siguiente a medida que los productos avanzan el proceso de producción. Se consideran los
siguientes grupos de centros de costos:
 Materias primas (MP): representa los inventarios de insumos que son comprados por
la empresa a proveedores externos, tanto nacionales como importados.
 Producto en proceso (PP): representa la etapa de síntesis química en el reactor batch.

A este centro ingresan materias primas y se obtienen los compuestos químicos técnicos
que son almacenados en un pulmón intermedio.
 Producto terminado (PT): representa la etapa de formulación y envasado, a la cual

ingresan los componentes técnicos y otras materias primas, para obtener bidones de
2,4-D listos para su comercialización. Los egresos de este centro representan las
ventas.
A su vez, se consideran dos líneas de producto independientes para el 2,4-D EHE y el 2,4-D
IBE, con el fin de representar con mayor precisión la contabilidad de los costos respecto al
proceso de producción real. En la Figura 25.1 se puede observar un diagrama ilustrativo del
sistema de costeo utilizado.
Figura 25.1. Diagrama ilustrativo del sistema de costeo.
El stock y costeo de cada producto se lleva por separado. Se consideran los siguientes factores
de costos directos individuales:
 Materias primas físicas
o 1-butanol

o 2-etilhexanol
o Ácido 2,4-D (técnico)
o Biodiésel
o Emulgentes
o Catalizadores
o Bidones
 Mano de obra directa
 Electricidad
 EHE técnico (PP)
 IBE técnico (PP)
 2,4-D EHE (PT)
 2,4-D IBE (PT)
Algunos insumos, como los bidones y el biodiésel, van directamente desde el almacén (materia
prima) a la etapa de producto terminado, ya que son utilizados para la formulación y no para la
síntesis (PP). Otros costos, como la mano de obra directa y electricidad, sólo se consideran para
las etapas PP y PT.
Las amortizaciones no son tenidas en cuenta dentro del mecanismo de absorción de costos. En
el cuadro de resultados, se expresan en forma separada.
25.2. Valuación de inventarios

Para la valuación de inventarios se decidió adoptar un sistema de valuación histórico (historical
volumen-weighted average cost), donde los productos se revalúan a su precio promedio cada
vez que hay cambios en el inventario. Dicha metodología es sencilla de computar, y si bien los
valores finales pueden diferir ligeramente respecto de un sistema real en producción con otra
política (como FIFO), la aproximación es más que suficiente para el estudio de prefactibilidad.
Debido a la alta rotación de inventarios, se concluyó que esta metodología permite un nivel de
precisión y granularidad suficiente para analizar la evolución de costos del proyecto.
Cada vez que ingresan nuevos productos a un centro de costos, el costo promedio debe
recalcularse; sólo si el precio que ingresa es igual al histórico del período anterior no habrá
cambios en la valuación. El proceso para el recálculo es el siguiente:
1. En cada período, se toman las cantidades que ingresan al centro de costos y su

valuación. Por ejemplo, si se trata de materias primas, el valor será el precio pagado al
proveedor más costos asociados (transporte, importación, etc.). Si se trata de producto

en proceso, el valor que ingresa corresponde al costo promedio calculado de las

materias primas.
2. Se recalcula el valor promedio, a partir la suma de la valuación del stock del período
anterior más la valuación de los productos que ingresan, dividido por la suma de las
unidades disponibles en el período anterior más las unidades que ingresan.
3. Todos los egresos del período (por ejemplo, unidades de materia prima que se utilizan
para la síntesis) se valúan a la cantidad egresada multiplicado por el nuevo costo
promedio calculado en el paso anterior.
4. Se calcula el valor del inventario final como la diferencia entre stock anterior, más
ingresos, menos egresos.
Esta metodología presenta numerosas ventajas, entre ellas su consistencia. Siempre se verifica
que el stock inicial (período anterior) más los ingresos es igual a los egresos más el stock final,
tanto en unidades físicas como monetarias. Además, los egresos de un centro deben ser ingresos
a otro centro o una salida de inventarios (es decir, ventas). Por lo tanto, también es fácil verificar
la ecuación anterior para todo el sistema, en lugar de un solo centro: si en un período ingresa
en total más valor del que egresa, habrá una suba en la valuación del inventario. Lógicamente,
para sumar ingresos, egresos e inventarios de forma agregada sólo es posible utilizar unidades
monetarias.
Los egresos de los centros de producto terminado representan el costo de ventas, e impactan
directamente en el cuadro de resultados. Como el sistema trabaja por absorción, todos los
costos incurridos en etapas previas (“aguas arriba” del proceso), eventualmente impactarán en
el costo de ventas del producto final, con mayor o menor rezago de acuerdo con las políticas
de seguridad de cada tipo de inventario.
25.3. Materia Prima

Las materias primas importadas son 1-butanol, 2-etilhexanol, y ácido 2,4-D, además de
catalizador y emulgente. Por otro lado, el biodiesel y los bidones se compran a proveedores
nacionales.
Cada insumo posee una unidad física que se respeta a lo largo de todo el proceso. Por lo tanto,
si un producto se compra en kg., también se utiliza esta unidad en todos los movimientos de
material entre centros de costos. Lo mismo sucede con los productos intermedios del proceso,
IBE y EHE.
25.4. Factores de costos no acumulables

Como se desprende del listado de factores de costos, hay una serie de costos que no son
stockeables. Ellos son mano de obra directa y electricidad.

La mano de obra directa representa las horas-hombre incurridas por los operarios que trabajan
en cada uno de los procesos de síntesis (PP) y formulación (PT). Se prorratean las horas-hombre
totales pagadas entre cada producto.
Por último, la electricidad es un costo variable, se mide en kWh, y se estima el consumo de

cada proceso (PP y PT) para imputar costos en este concepto.
25.4.1. Gastos en energía eléctrica

La energía eléctrica juega un rol clave en el cálculo de los costos generales de fabricación
variables. Los principales equipos utilizados para el proceso de síntesis y formulación de
herbicidas son accionados eléctricamente. De tal manera, se puede aproximar el costo mensual
teniendo en cuenta la potencia de cada equipo, el tiempo que se utiliza para cada batch (a fin
de lograr la energía consumida), la cantidad de kilogramos en cada batch y la cantidad de
kilogramos que se producen en dicho mes.
Los parámetros utilizados se obtienen de los diferentes proveedores de la maquinaria o se

desprenden del análisis ingenieril del proyecto. Estos consumos se dividen por el volumen de
producción para establecer un costo promedio variable por kg. de producto, tanto para la
síntesis (PP) como para los productos terminados. Dichos valores se encuentran en la Tabla
25.1.
Tabla 25.1
Resumen del consumo de energía eléctrica.
Concepto Potencia Consumo aproximado Consumo por kg

por batch
Síntesis
Reactor batch (motor) 7,5 67,50 0,0137279
Calentador de aceite 370 585,83 0,1191445
(máxima)
Calentador de aceite 70 519,17 0,1055861
(estacional)
Torre destilación 2,5 22,50 0,0045760
Bomba de vacío 2,5 1,25 0,0002542
Intercambiador de 500 4500 0,9151922
placas
Torre de enfriamiento 1,2 10,80 0,0021965
P&I (incl bombas) 13,48 44,82 0,0091153
Formulación
Tanques formulación 7,5 22,5 0,0041746
Envasado 150 1350 0,2504731

P&I (incl bombas) 6 3 0,0005566

Potencia en kW, consumos en kWh.
Finalmente, debe considerarse la tarifa de energía eléctrica y su evolución en el tiempo,

teniendo en cuenta la inflación que la afecte. Se obtuvo la tarifa actual en comparativa a los
precios de la empresa Edenor, en su estructura tarifaria de “Tarifa 3” para consumos mayores
a los 300 kW de potencia contratada en Baja Tensión (tensiones hasta 1kV, inclusive).
Asimismo, se calcula la facturación en función de un cargo fijo por cada kW de capacidad de
suministro otorgado y un cargo variable en función de los kWh consumidos, en categoría
“resto”. Se utiliza la tarifa de resto a fin de simplificar los cálculos y evitar calcular picos y
valles de demanda. Este costo inicial se afecta por inflación, obteniendo el costo en USD/kWh
para cada año del proyecto, presentado en la Tabla 25.2.
Tabla 25.2
Resumen del precio de la electricidad para cada año.
Año Precio electricidad

[USD/kWh]
2020 0,046
2021 0,047
2022 0,049
2023 0,051
2024 0,052
2025 0,054
2026 0,055
2027 0,056
2028 0,057
2029 0,058
*USD corrientes
25.5. Matriz de imputación de costos

A continuación, en la Tabla 25.3, se muestra la matriz de imputación, que determina cuántas
unidades se absorben de un factor (centro de costos) a otro. Las filas representan origen y las
columnas destino (similar a una matriz desde-hacia). Además, pueden observarse las unidades
utilizadas en cada caso; los valores numéricos están expresados en unidades del factor de
destino sobre unidades del factor de origen.
La mano de obra directa (MOD) y las amortizaciones son un caso especial, ya que se expresan
como porcentaje del costo total incurrido en cada factor. De este modo, se garantiza que todos
los sueldos y amortizaciones devengados sean incluidos en los costos de ventas y/o inventarios.

Tabla 25.3
Matriz de prorrateo de costos.
Producto Unidad IBE [kg] EHE [kg] 2,4-D IBE [L] 2,4-D EHE [L]
1-butanol Kg 0,2674
2-etilhexanol Kg 0,3908
Ácido 2,4-D Kg 0,8056 0,6699
Biodiésel L 0,2145 0,2240
Bidones U 0,0500 0,0500
Emulgente L 0,0044 0,0046
Catalizador Kg 0,0019 0,0022
IBE Kg 0,9749
EHE Kg 0,8945
MOD Operarios % hh total 0,2400 0,3000 0,2100 0,2500
MOD Supervisores % hh total 0,2400 0,3000 0,2100 0,2500
Electricidad kWh/kg 1,1698 1,1698 0,2552 0,2552
25.6. Gastos Generales de Administración, Comercialización y Finanzas

Para estimar los gastos generales de administración y comercialización se realiza un estudio de
los Estados Contables de años anteriores de Sigma Agro. De ellos se obtuvo la relación entre
cada una de las categorías en función de los ingresos, presentados en la Tabla 25.4.
Tabla 25.4
Desglose Gastos Generales de Admin. y Com.
Concepto Porcentaje de ventas

Publicidad 1,00%
Movilidad y viáticos 0,28%
Limpieza y mantenimiento 0,35%
Logística, depósitos y fletes 2,88%
Viajes y estadías 0,35%
Atención a clientes 0,08%
Librería y papelería 0,01%
Honorarios profesionales 1,50%
Seguros 0,22%
Alquileres y expensas 0,20%
Servicios informática 0,18%
Refrigerios y comedor 0,15%
Bonus Vendedores 1,00%

Todos los valores están expresados como porcentaje de la facturación. Estos gastos no son
variables, pero se considera que al modelarlos de esta manera se consiguen números anuales
certeros. Es decir, el acumulado en el tiempo es representativo de la realidad. Estos gastos no
se cuantifican en el sistema de costeo, ya que no son costos directos de producción.
25.7. Política de stocks de seguridad

Para cada grupo de centros de costos se establecieron políticas de inventarios mínimos, que se
resume a continuación en la Tabla 25.5.
Tabla 25.5
Política de stock de seguridad (en días de inventario)
Materia Producto en Producto

prima proceso terminado
15 5 30
25.8. Resumen de costos

Con las consideraciones anteriores, es posible analizar la incidencia de cada factor en los costos
de ventas totales, durante la evolución del proyecto. Para el escenario planteado, donde no se
esperan grandes variaciones en los precios de los commodities, la incidencia de cada factor se
mantiene estable a lo largo del tiempo, como puede observarse en la Figura 25.2. Se destaca
que el ácido 2,4-D representa más del 70% de la estructura de costos de ambos productos.
Estructura de costos
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Ácido 2,4-D 1-butanol 2-etilhexanol Biodiesel Bidones

Emulgente Catalizador Electricidad MOD
Figura 25.3. Evolución de la incidencia de insumos en el costo total de ventas.

26. FINANCIAMIENTO
26.1. Monto a financiar
El monto inicial a financiar es igual a la inversión necesaria del proyecto en el año cero
(CAPEX). Para simplificar el análisis, se establece que todo el financiamiento se acredita al
inicio del proyecto, y el monto se reparte entre prestamistas (deuda) e inversores (capital). La
proporción entre uno y otro se decide de modo que se minimice la tasa de descuento, o costo
de capital promedio (WACC), del proyecto.
26.2. Costo del capital (Ke)

El costo del capital se define como la tasa de retorno esperada por los inversores que
conformarán el capital inicial del proyecto. Según el modelo CAPM, puede calcularse como la
tasa libre de riesgo más una prima de mercado multiplicado por el beta (β) del proyecto, que
es una medida de riesgo sistémico del proyecto frente al mercado.
Dado que el proyecto está localizado en Argentina, se descompuso la prima de mercado como
el riesgo país (EMBI, 700 puntos básicos) y una prima de capital argentino basado en retornos
históricos del mercado (Rm), de 594 bps (Damodaran, Country Default Spreads and Risk
Premiums, 2019).
A su vez, dada la poca profundidad del mercado de capitales argentino y la falta de empresas
públicas del rubro del proyecto, es difícil estimar un valor para β. En consecuencia, se utiliza
el beta desapalancado (unlevered beta, o asset beta) del sector económico más similar
catalogado en el mercado de Estados Unidos, que corresponde a la industria química
especializada. Dicho beta es de 0.94 (Damodaran, Betas by Sector (US), 2019), y para el
cálculo del costo de capital deberá volver a ser apalancado de acuerdo al ratio de deuda/capital
(D/E). El modelo a utilizar para el cálculo del costo de capital propio, en función del D/E, se
resume en la Ecuación 26.1.
𝐷 𝐷
𝐾𝑒 ( ) = 𝑅𝑓 + 𝐸𝑀𝐵𝐼 + 𝛽𝑢 (1 + (1 − 𝑡) ( )) 𝑅𝑚
𝐸 𝐸
Ecuación 26.2. Costo de Capital Propio en función de la relación D/E. t representa el impuesto a las ganancias.
26.3. Endeudamiento
Se consideran dos tipos de endeudamiento para el proyecto: deuda de corto y de largo plazo.
La deuda de corto plazo está representada por el financiamiento otorgado por los proveedores
extranjeros de Sigma Agro, quienes permiten un plazo de pago relativamente alto, como se
explicó previamente. Dicho financiamiento está implícito en el capital de trabajo (mayores
deudas comerciales en el pasivo corriente).
Por otra parte, se decide financiar parte del proyecto con deudas de mayor plazo. Las
principales posibilidades son préstamos bancarios y emisión de títulos de deuda (obligaciones

negociables). Hay múltiples motivos por los cuales se cree conveniente optar por la segunda
alternativa:
 En Argentina existe un programa impulsado la Comisión Nacional de Valores,

denominado “ON Simple”, que simplifica los requerimientos para que PyMEs puedan
emitir obligaciones negociables en el mercado. Sigma Agro calificaría para dicho
programa.
 Existen varios mecanismos impulsados desde el Estado, como el FONDEP, que a través
de fondos comunes de inversión adquieren títulos de deuda de PyMEs (principalmente
cheques y obligaciones negociables), bajando así los costos de financiación.
 El plazo del proyecto, y en particular el tiempo de repago, es relativamente corto y no

requiere de un préstamo bancario de mayor duración.
 Dado que la estructura de costos del proyecto está fundamentalmente dolarizada, pero
no se trata de un proyecto exportador, es más difícil conseguir crédito en dólares en la
banca convencional.
 Existen antecedentes de otras PyMEs del sector de insumos agroindustriales,

comparables a Sigma Agro, que han colocado exitosamente obligaciones negociables
en el mercado en los últimos años.
 El monto a financiar del proyecto es relativamente pequeño en comparación con

algunas de estas emisiones de deuda.
 Al tratarse de subastas públicas y existir un mercado secundario, hay mayor

transparencia en los precios de los títulos, lo que permite estimar mejor el costo
financiero de la deuda de dichas empresas a través de un análisis comparativo.
26.4. Análisis comparativo de empresas emisoras

Se seleccionaron algunas PyMEs del sector de insumos agroindustriales en Argentina, para
realizar un análisis comparativo.
Tabla 26.1
Resumen del análisis comparativo de empresas
Fecha últ. Ventas anuales Margen Activo total D/E

balance pre-tax
(Mill. de pesos) (Mill. de pesos)
Agroempresa 06-2019 1.491 8,15% 2.679 9,15

Colon SA

Red Surcos SA 12-2018 3.100 12,75% 4.914 7,70
Meranol SACI 06-2019 2.317 12,62% 3.311 5,33
Sigma Agro SA 12-2018 817 5,87% 523 4,42
Alianza Semillas 03-2019 1.425 8,41% 1.652 5,67

SA
Insumos 03-2019 994 3,24% 1.323 14,11

Agropecuarios
SA
Petroagro SA 05-2019 1.258 5,73% 1.254 3,15
Tecnoseeds SA 12-2018 1.273 19,17% 1.906 1,23
Varias de estas empresas colocaron obligaciones negociables en los últimos años, que se
detallan en la Tabla 26.2.
Tabla 26.3
Resumen de emisiones comparables de obligaciones negociables
Emisora Fecha Plazo TIR corte Monto EMBI+ Spread

emisión (años) (M. USD)
Agrofina 2017-02-16 2 7,19% 4,379 4,59% 2,60%
Red Surcos 2017-02-27 1 8,24% 11,666 4,69% 3,55%
Red Surcos 2017-06-22 2 7,45% 5,281 4,23% 3,22%
Agroemp. Colon 2017-07-18 2 7,08% 4,000 4,35% 2,73%
Agroemp. Colon 2017-10-09 2,5 5,83% 0,400 3,62% 2,21%
Agroemp. Colon 2017-10-23 4 5,88% 0,300 3,42% 2,46%
Agrofina 2017-11-10 2 7,08% 20,000 3,81% 3,27%
Tecnoseeds 2017-12-18 3 6,40% 11,569 3,55% 2,85%
Alianza Semillas 2017-12-21 2,5 7,71% 3,000 3,47% 4,24%
Agroemp. Colon 2018-01-12 3 7,64% 0,400 3,64% 4,00%

Petroagro 2018-05-09 1,75 8,77% 8,472 4,91% 3,86%
Meranol 2018-12-13 2 12,36% 0,500 7,46% 4,90%
Petroagro 2019-08-16 1,5 10,92% 6,243 7,81% 3,11%
A partir de estos datos, es posible realizar un análisis de regresión del spread de tasa (TIR de
colocación menos el riesgo país al momento de la adjudicación) versus el ratio D/E de dichas
empresas al momento de la emisión de deuda. Cabe aclarar que, como el spread se mide
solamente contra el riesgo país, dicho valor tiene implícito la tasa libre de riesgo.
Emisiones ON locales
6%
ARMERA560047
5%
Spread TIR - EMBI
ARPETA560018
ARACSA560042
4% ARALSE560021
ARREDS560048
ARAGRF5600A9
ARTSEE560011
3% ARACSA560018 ARREDS560022 ARPETA560026
ARACSA560034 ARAGRF560085
2% ARACSA560026
1%
0 1 2 3 4 5 6 7
D/E ratio (último balance)
Figura 26.1. Spread entre tasa de corte de licitaciones primarias y riesgo país, para emisiones locales de deuda
del sector agroquímico, en los últimos años. El área de las burbujas representa el monto de la emisión.
La regresión muestra que existe un factor fijo (ordenada) de 2,21%, y un factor variable de
0,43% por punto de D/E (R2 = 0.776).
26.5. Costo de la deuda (Kd)

Finalmente, con los resultados anteriores, y habiéndose tomado la decisión de financiar parte
del proyecto con obligaciones negociables, es posible calcular el costo de la deuda, de forma
dinámica, en función del ratio D/E.
El costo de la deuda será del riesgo país (EMBI), más el factor fijo (Kf) calculado anteriormente,
más el factor variable (Kv) por el ratio D/E en cuestión. Además, el costo de la deuda debe
multiplicarse por el complemento del impuesto a las ganancias (o la tasa impositiva efectiva
que corresponda), para considerar el beneficio fiscal del “tax shield” en el ahorro del impuesto
por pago de intereses. El modelo utilizado se resume en la Ecuación 26.3, que representa el
costo de la deuda (antes de impuestos) en función del D/E.

𝐷 𝐷
𝐾𝑑 ( ) = 𝐸𝑀𝐵𝐼 + 𝐾𝑓 + 𝐾𝑣 ( )
𝐸 𝐸
Ecuación 26.4. Costo de Deuda en función de la relación D/E
26.6. Tasa de descuento — WACC

Por último, con las funciones del costo de deuda y costo de capital, es posible calcular la tasa
de descuento promedio ponderada, o WACC. El objetivo ahora es buscar el ratio D/E óptimo
que minimice dicho valor.
Con los parámetros establecidos anteriormente, la WACC óptima es de 12,57%, y corresponde

a un ratio D/E en torno a 2,3.
El costo de la deuda es de 10.19% (antes de impuestos), y el costo del capital propio de 28.14%.
El beta apalancado en estas condiciones es de 2.56.
26.7. Emisión de deuda

La emisión de deuda inicial se realizará por un monto de USD 527.400, de modo de financiar
el CAPEX con el ratio D/E óptimo. En la Tabla 26.4 se presenta un resumen de las condiciones
de emisión, que como se analizó anteriormente, están en línea con el mercado.
Tabla 26.5
Condiciones de emisión ON
Característica Valor
Plazo 3 años
TNA 9.82%
Frecuencia de pago Trimestral
Cuotas de amortización 6
Período de gracia 18 meses
Monto USD 527.400
YTM 10.19%
Si bien es posible llevar a cabo todo el proyecto con este financiamiento, se plantea realizar
una segunda emisión luego del primer año. Esto permitiría, por un lado, suavizar los aportes
de capital necesarios por los accionistas, ya que como se verá más adelante, el flujo de fondos
aún es negativo. De este modo es posible mejorar el retorno de los inversores.
Por otra parte, dado que el proyecto experimenta un fuerte crecimiento en los primeros años,
el ratio D/E (considerando sólo deudas financieras) se diluye con el incremento del activo.
Entonces una segunda emisión permite que el mismo no se aleje tanto del óptimo. Si bien las

deudas con proveedores no devengan intereses, el monto de la segunda emisión tampoco puede
ser muy elevado, ya que de lo contrario impactaría fuertemente en el D/E global.
En consecuencia, a fines del año 1 el proyecto estaría en condiciones para realizar una segunda
emisión, idéntica a la primera, salvo por el monto, que será del 50% de la misma.

27. CUADRO DE RESULTADOS

Se comienza el cuadro de resultados basándose en las proyecciones de demanda obtenidas en
el análisis de mercado. En función de los volúmenes y los precios ajustados por la inflación en
dólares, expresados en pesos, se obtienen los ingresos totales. Luego, se resta el impuesto a los
ingresos brutos y se calcula el costo de ventas a partir de los egresos de los centros de costos
de producto terminado.
Figura 27.1. Extracto del cuadro de resultados que muestra el cálculo del resultado operativo del proyecto.
Expresado en miles de pesos argentinos con excepción en el volumen y precio de venta.
De esta manera se obtiene el margen operativo. Se continúa el cuadro de resultados

incorporando los gastos generales de administración y comercialización. Como aún no se
restaron las amortizaciones o se incluyeron resultados extraordinarios, el resultado es el
EBITDA ajustado.
Figura 27.2. Extracto del cuadro de resultados que muestra los gastos de administración y comercialización.
Expresado en miles de pesos argentinos.

Para llegar al EBITDA, se incorporan las cuentas generadas en una potencial liquidación del
negocio (resultado por venta de bienes de uso, bienes de cambio y pago de indemnizaciones).
Además, en esta sección también se introducen las pérdidas generadas por vencimiento de
quebrantos de IIGG si no se utilizaron durante los cinco ejercicios siguientes permitidos.
Figura 27.3. Extracto del cuadro de resultados que muestra los gastos extraordinarios del proyecto. Expresado
en miles de pesos argentinos.
En esta sección se introducen las amortizaciones del periodo correspondiente para llegar al
EBIT. Luego se incorporan los intereses pagados por la deuda y las utilidades generadas por la
misma por la variación en el tipo de cambio, dado la ON es en moneda dólar. Por último, se
incorpora el impuesto a las ganancias para llegar al resultado neto.
Figura 27.4. Extracto del cuadro de resultados que muestra el cálculo del resultado neto del proyecto. Expresado
en miles de pesos argentinos.
En la Figura 27.5, se presenta el cuadro de resultados completo.

Figura 27.6. Extracto del cuadro de resultados completo. Expresado en miles de pesos argentinos.

28. BALANCE
Una parte fundamental del análisis económico financiero es corroborar que el activo de la
empresa equivale a la suma de su pasivo y patrimonio neto. En caso de no ser así, evidenciaría
que se incurrió en un error de cálculo que pudiera estar arrojando resultados incorrectos.
En los activos se contemplan las disponibilidades en caja, créditos por ventas otorgados a
clientes, impuestos a favor (IVA principalmente e IIGG si ocurren ejercicios con resultados a
pérdida), bienes de uso ya amortizados, stocks de materia prima, producto semielaborado y
terminado. Además, si los accionistas reciben mayores cantidades de dinero a las ganancias del
ejercicio y resultados acumulados hasta ese entonces, se contabiliza como adelanto de
resultados a los socios. Esto sucede en un escenario extremo donde la diferencia entre los días
de pago y días de cobro es muy grande a favor del proyecto, generando excedentes de caja.
Figura 28.1. Extracto del balance que muestra los activos del proyecto. Expresado en miles de pesos argentinos.
En el pasivo se encuentran las deudas comerciales generadas por los días de pago otorgado por
los proveedores y la deuda financiera de largo plazo.
Figura 28.2. Extracto del balance que muestra los pasivos del proyecto. Expresado en miles de pesos argentinos.
Finalmente, el patrimonio neto puede calcularse como el capital con que cuenta la empresa
proveniente de los aportes de capital de los socios y la suma de las utilidades acumuladas.
Figura 28.3. Extracto del balance que muestra las cuentas de patrimonio neto del proyecto. Expresado en miles
de pesos argentinos.
En la Figura 28.4, se presenta el balance completo.

Figura 28.5. Extracto del balance del proyecto completo. Expresado en miles de pesos argentinos.
El último año el balance queda en cero debido a que el negocio es liquidado. Se cancelan las
deudas y créditos, se vende el terreno, los bienes de cambio y bienes de uso y se pagan las
indemnizaciones correspondientes. La caja restante se devuelve a los socios. Si todas las
transacciones fueron bien computadas, todas las cuentas deberían quedar en cero. Esto ocurre
en el modelo presentado.

29. FLUJO DE FONDOS

Se comienza la confección del flujo de fondos desde el resultado de EBIT del cuadro de
resultados. Luego, se aplica la tasa de impuestos a las ganancias correspondiente. A partir de
aquí, se afecta el flujo de fondos por las diferentes cuentas involucradas.
Entre ellas se encuentran sumar las amortizaciones del periodo, restarle el quebranto generado
de IIGG, sumar el vencimiento de quebranto de IIGG, restar el aumento de créditos por venta,
sumar el aumento de deudas comerciales y restarle el aumento en capital de trabajo y bienes
de cambio. Adicionalmente, en el caso de una potencial liquidación del proyecto se lleva a cabo
la venta de los bienes de cambio en posesión, la venta de los bienes de uso y del terreno. Estas
tres transacciones se realizan al contado y afectan el flujo de fondo por lo que debe tenerse en
cuenta.
Figura 29.1. Extracto del flujo de fondos propio del proyecto. Expresado en miles de pesos argentinos.
Se continua el armado del flujo de fondos con las operaciones de IVA. Este impuesto no genera
resultados económicos, pero sí efectos financieros que deben tenerse en cuenta. Los principales
cargos que generan movimientos de IVA son las compras (que incluye materia prima y gastos),
y ventas de cada ejercicio junto a las inversiones del año cero.
Si se juntan los dos flujos de fondos anteriores se obtiene el flujo del proyecto.
Figura 29.2. Extracto del flujo de fondos del IVA del proyecto. Expresado en miles de pesos argentinos.
Luego, se elabora el flujo de fondos de la deuda. El mismo involucra los movimientos de capital
del préstamo, el pago de intereses generado sobre los saldos deudores de la misma y el tax-
shield. Este incluye el ahorro de IIGG por el pago de intereses y los resultados por variación
en el tipo de cambio debido a que la deuda es en moneda dólar.

Si se adiciona este tercer flujo a los anteriores, finalmente se obtiene el flujo de fondos de los
inversores. Se debe destacar que se introduce una condición de caja mínima como capital de
trabajo para el proyecto. Aquí se pueden observar los aportes de capital o retiros de los
accionistas.
Figura 29.3. Extracto del flujo de fondos de la deuda y de los inversores. Expresado en miles de pesos
argentinos.
En la Figura 29.4, se presenta el flujo de fondos completo.
Figura 29.5. Extracto completo de los flujos de fondos. Expresado en miles de pesos argentinos.

30. ANÁLISIS DE RENTABILIDAD

30.1. VAN, TIR, TOR y Apalancamiento.
Es posible calcular el Valor Actual Neto a partir del flujo de fondos del proyecto y de la
aplicación del IVA sobre el mismo. Utilizando la WACC calculada anteriormente como tasa
de descuento y los distintos flujos de fondo para cada período dentro de la Ecuación 30.1 se
puede obtener el VAN del proyecto.
𝑖=𝑛
1
𝑉𝐴𝑁 = ⁡ ∑ 𝐹𝐹𝑖 ×
(1 + 𝑑)𝑖
𝑖=0
Ecuación 30.2. Cálculo del Valor Actual Neto.
Donde: 𝐹𝐹𝑖 = Flujo de Fondos del período 𝑖.
𝑑 = tasa de descuento.
𝑖 = período a descontar.
𝑛 = número de períodos a considerar.
Cuando el VAN toma valor nulo, la tasa de descuento pasa a llamarse TIR (tasa interna de
retorno) que representa la rentabilidad que proporciona el proyecto. Despejando 𝑘 de la
Ecuación 30.2 se puede obtener la TIR del proyecto.
𝑖=𝑛
1
⁡∑ 𝐹𝐹𝑖 × = 0 = 𝑉𝐴𝑁
(1 + 𝑘)𝑖
𝑖=0
Ecuación 30.3. Cálculo de Tasa Interna de Retorno.
En la Tabla 30.1 se puede observar el flujo de fondos del proyecto. De esta resulta que el VAN
del proyecto es de USD 1.778.914 y una TIR de 27,99%.
Tabla 30.2
Flujo de fondos del proyecto
Año ARS USD

Año 0 $ (45.402) $ (757)
Año 1 $ (33.310) $ (494)
Año 2 $ (3.957) $ (51)
Año 3 $ 20.295 $ 233
Año 4 $ 32.165 $ 344
Año 5 $ 46.319 $ 470
Año 6 $ 59.060 $ 580

Año 7 $ 86.298 $ 815

Año 8 $ 97.489 $ 884
Año 9 $ 105.958 $ 918
Año 10 $ 428.408 $ 3.524
Valores en miles.
Se hacen los mismos cálculos para el flujo de fondos del inversor, obteniendo así el VAN del
inversor y su tasa de rentabilidad, TOR. Los valores son USD 461.126 y 32,90%
respectivamente.
Tabla 30.3
Flujo de fondos del inversor
Año ARS USD

Año 0 $ (13.758) $ (229)
Año 1 $ (21.762) $ (323)
Año 2 $ (21.865) $ (281)
Año 3 $ (21.532) $ (248)
Año 4 $ 13.126 $ 140
Año 5 $ 43.939 $ 446
Año 6 $ 56.418 $ 554
Año 7 $ 85.125 $ 803
Año 8 $ 96.204 $ 872
Año 9 $ 104.484 $ 905
Año 10 $ 447.927 $ 3.684
Valores en miles.
Finalmente, haciendo el cociente de la tasa interna de retorno del proyecto y la tasa de

rentabilidad para el inversor, se puede calcular el efecto palanca de la financiación del proyecto
de inversión. En este caso particular el apalancamiento financiero resulta de 1,175. Al tener un
valor mayor que 1, el apalancamiento es positivo y se puede entender que se hizo una buena
elección de financiación.
30.2. Período de Repago

El período de repago simple mide cuantos períodos se necesitan para que los beneficios netos,
no descontados, recuperen la inversión. El proyecto se repaga en el año 2024 (año 5 de
operación) y para los inversores en el año 2025 (año 6 de operación).
30.3. Otros Indicadores

A continuación, se presentan varios índices que pueden llegar a ser de interés para los
accionistas. Se da una breve descripción de cada uno y luego se presenta una tabla con el valor
de cada indicador para cada año en cuestión.

 Return on Assets – ROA: La rentabilidad sobre los activos representa el rendimiento

neto obtenido sobre la inversión total en la empresa, antes de descontar intereses e
impuestos.
 Return on Equity – ROE: Mide el rendimiento del capital invertido por los accionistas.
Se calcula mediante el cociente de la utilidad antes de intereses e impuestos y el
patrimonio neto.
 Liquidez: Disponibilidades dividido Pasivo Corriente.
 Ratio de Endeudamiento: Pasivo dividido Activo.
 Days Payable Outstanding – DPO: El período de pago a proveedores indica qué tanto
se retiene el efectivo. Se calcula como las deudas comerciales dividido el costo de
venta, multiplicado por la cantidad de días del período.
 Days Selling Outstanding – DSO: La medida de crédito concedido a clientes se puede

calcular como los créditos por venta a cobrar dividido el total de ventas a crédito,
multiplicado por la cantidad de días del período.
 Days Inventory Outstanding – DIO: La inmovilización de stock es un indicador de

cuánto tiempo tarda la empresa en convertir su inventario en ventas. Se calcula como
el inventario promedio dividido el costo de venta, multiplicado por la cantidad de días
del período.
Tabla 30.4
Indicadores financieros anuales
Año ROA ROE Liq. Endeu. D/E D/E* DPO DSO DIO
Año 0 69,70% 2,30
Año 1 6,66% 31,75% 4,83% 79,01% 3,77 1,36 129 120 52
Año 2 17,08% 50,82% 5,69% 66,39% 1,98 0,59 116 120 50
Año 3 19,96% 42,93% 5,71% 53,52% 1,15 0,11 117 120 50
Año 4 21,48% 42,72% 5,72% 49,72% 0,99 116 120 50
Año 5 23,07% 46,75% 5,74% 50,65% 1,03 116 120 50
Año 6 23,98% 49,11% 5,75% 51,18% 1,05 116 120 50
Año 7 24,57% 49,98% 5,83% 50,83% 1,03 114 120 50
Año 8 25,07% 51,33% 5,83% 51,17% 1,05 115 120 50
Año 9 25,64% 52,80% 5,83% 51,44% 1,06 115 120 50
Año 10
D/E* solo deuda financiera de largo plazo. DPO, DSO y DIO expresado en días.

30.4. Conclusión del estudio económico-financiero

Ya habiendo realizado análisis económico financiero del proyecto, se resumen a continuación
las métricas de mayor relevancia.
Se obtuvo el VAN del proyecto, el cual resulta de USD 1.778.914 con una TIR de 27,99%. Por
otro lado, el VAN del inversor es de USD 461.126 con una TIR de 32,90%. Al obtener ambos
VAN mayores que cero se entiende que el proyecto a desarrollar crea valor, por lo que si se
utilizara ese criterio el proyecto sería aceptado.
En adición, el proyecto tiene un apalancamiento positivo dejando en evidencia que la

financiación elegida es productiva y la estructura de financiación es correcta.
Por otra parte, tanto el ROA como el ROE resultan positivos a lo largo de los años del proyecto
y los índices son aceptables en comparación con la industria en la cual se lleva a cabo el
proyecto. Por lo tanto, el capital invertido resulta tener un rendimiento positivo.
Los períodos de repago simples del proyecto, calculados con el flujo de fondos descontados a
la Ke y al WACC, resultaron de 5 años para el proyecto y 6 años para los accionistas.
Por lo tanto, con los resultados obtenidos de este estudio, se concluye finalmente que el
proyecto resulta económicamente viable y financieramente posible.

CAPÍTULO IV:
ANÁLISIS DE RIESGOS
RESUMEN
El capítulo final del análisis de prefactibilidad consiste en estudiar los riesgos que conlleva el
proyecto.
Inicia con la detección de las principales variables de riesgo, aquellas que afectan en mayor
medida al VAN, mediante un gráfico de Tornado. Posteriormente, se analiza la distribución de
probabilidades que afecta a cada una de ellas, así como la potencial correlación que existiera
entre algunas.
Se definen diferentes escenarios a los cuales se puede enfrentar el proyecto, y la determinación

que se toma en cada uno de ellos.
Es así como, con las distribuciones de las variables de riesgo y los escenarios definidos, se
procede a realizar una Simulación de Montecarlo, que permita conocer la distribución
resultante del VAN del proyecto y de los inversores, junto con la probabilidad de que sus
resultados sean negativos.
Se estudian estrategias de mitigación y cobertura de riesgos, y se cuantifican mediante otro

análisis de Montecarlo.
Finalmente, se analiza si existen opciones reales en el proyecto.

31. VARIABLES DE RIESGO

31.1. Riesgos
Dentro de un proyecto existen dos tipos de riesgos. En primer lugar, está el riesgo sistemático,
que suele llamarse “riesgo no diversificable”. Este abarca todos los factores políticos,
monetarios, económicos y sociales que hacen variar la rentabilidad de un activo. Para el caso
de este proyecto, algunos riesgos de este tipo podrían ser: variaciones en el tipo de cambio,
cambios en el orden político del estado (aumentos impositivos, por ejemplo), o incluso
fenómenos climáticos que afecten la demanda por efecto en cadena.
Por otra parte, se encuentran los riesgos no sistemáticos, o “riesgos diversificables”. Estos son
el conjunto de factores que afectan la rentabilidad de una acción o bono pero que son propios
de una empresa o industria. Un ejemplo de este tipo, aplicable en el presente proyecto podrían
ser todas las causas que hagan disparar el precio tanto de las materias primas como de los
productos terminados. Otro caso de riesgos no sistemáticos podrían ser cambios que afecten a
los agentes de la industria, o del proyecto específicamente, que generen alteraciones en los
contratos. Produciendo, por ejemplo, variaciones en los precios acordados, o en los plazos de
pagos o cobro según corresponda. Otros riesgos podrían ser cambios en los aranceles a la
importación, que hagan reducir el margen para la empresa, por ejemplo.
En conclusión, y como puede apreciarse, la lista de causas que pueden afectar al proyecto es
interminable, por lo que se vuelve fundamental lograr identificar las más relevantes, y
comprender qué impacto tienen sobre las variables más influyentes de la rentabilidad del
proyecto. Para esto se comienza analizando las variables identificadas que están vinculadas con
el proyecto. Se realiza una primera separación, clasificándolas entre independientes y
dependientes, y luego modelándolas para determinar cómo pueden variar en el tiempo. A partir
de este análisis se realiza un Gráfico de Tornado que muestra en una primera instancia el
impacto que tienen las variables en los resultados finales del proyecto.
Una vez analizadas estas variables de riesgo se corre una primera Simulación de Montecarlo
para tener una aproximación de la variabilidad del proyecto y del resultado esperado. Luego se
complejizará el modelo para incluir escenarios factibles que podrían impactar la rentabilidad.
Finalmente, se sugieren estrategias de mitigación de riesgos y se miden el impacto de su

implementación, por separado y en conjunto, para poder establecer conclusiones concretas
sobre la viabilidad del proyecto.
31.2. Identificación de riesgos

Resulta útil reconocer, a priori, los principales riesgos a los que se enfrenta el presente proyecto
que se detallan a continuación:
 Demanda de producto terminado: Un aumento en la demanda de IBE y EHE

generaría un aumento en el ingreso de la empresa. Al contar con margen productivo en

los reactores, no se presentaría la necesidad de ampliación, salvo un crecimiento

irrisorio. Por otra parte, sobreestimar la demanda tendría un impacto negativo al
aumentar el período de repago y disminuir el VAN del proyecto. Dado el uso particular
de cada reactor, no se daría el caso en que uno se haya adquirido sin necesidad alguna,
es decir que no se contaría con más CAPEX que el necesario.
 Costos de producción: El principal costo del proyecto reside en la compra de materias

primas. El mercado de commodities se rige por los pequeños márgenes unitarios
obtenidos. Se presume que esta se trata de una de las variables que aportará mayor
sensibilidad al proyecto, enfrentando un caso de inviabilidad en caso de un aumento del
precio y una gran ventaja en caso de una baja. Es de destacar que no se considerará
como riesgosa la potencial variación del precio de la energía al no tratarse de uno de
los principales costos.
 Precio de venta: Análogamente al precio de la materia prima, se trata de un factor de

alta sensibilidad por los pequeños márgenes unitarios. Sin embargo, al tratarse de dos
commodities del mismo rubro, se encuentran ciertamente correlacionados los precios.
Esto último será posteriormente detallado.
 Aranceles a la importación: Un factor clave en la justificación del proyecto reside en

el menor arancel a la importación del insumo (12%) por sobre el producto terminado
(35%), por lo que se trata de un riesgo considerable. Dada la coyuntura y la historia del
país, resultaría descabellado que se reduzca el valor o mismo se elimine la prima. Caso
contrario es el de la suba. Podría tratarse de uno de los principales riesgos del proyecto.
 Tipo de cambio: el mercado de agroquímicos se encuentra mayormente dolarizado y,

más aún, al tratarse las materias primas y productos finales de commodities. Sin
embargo, el análisis realizado hasta ahora, con contables en pesos (que implica que las
ventas se cobran en pesos, y se mantiene caja sólo en esta moneda), puede
sobrerrepresentar el riesgo cambiario del proyecto. Por este motivo se analizará la
incidencia de esta variable.
 Días de cobro y pago: Este factor afecta de manera directa al flujo de fondos del
proyecto, debido a una pobre estimación del poder negociador de la empresa, generando
modificaciones en el balance del proyecto.
 Prohibición del IBE: Se mencionó en capítulos anteriores que existe la fehaciente

posibilidad de que se prohíba el uso y aplicación de IBE en Argentina. Dado que no se
cuenta con la certeza de la normativa, se deberá contemplar un escenario en el cual se
deje de producir uno de los dos productos de la línea.

31.3. Análisis de sensibilidad

El primer paso para la identificación de variables de riesgo del proyecto es realizar un análisis
de sensibilidad frente a sus principales parámetros. En este apartado se destaca el Gráfico de
Tornado, mostrando cómo reacciona el VAN del proyecto frente a variaciones en los
principales inputs. Tanto el VAN de los inversores como la TIR podrían ser objeto de análisis
a partir de dicho diagrama, pero a fines prácticos y buscando realizar un análisis exploratorio,
se opta por estudiar en una primera instancia la sensibilidad del VAN del proyecto.
De este análisis, se espera obtener los riesgos a analizar y la posibilidad de generar una
alternativa de abandono frente a un escenario altamente desfavorable.
Se considerará la posibilidad de que varíen los siguientes parámetros:
 Derechos de importación de insumos, encontrando su variación entre valores discretos

entre 0 y 35%, de acuerdo con los valores tabulados nacionalmente. Se destaca que al
arancel de importación se le suma un 5.5% correspondiente a diferentes costos y tasas,
por lo que se varía entre 5.5 y 40.5%.
 Índice de variación de precios de las materias primas con relación al año anterior, con
una variación entre -10% y 10%.
 Índice de variación de precios de los productos terminados con relación al año anterior,
con una variación entre -10% y 10%.
 Días de cobro de ventas variando entre 30 y 180 días.
 Días de pago a proveedores variando entre 30 y 180 días.
 Variación de ventas de IBE y EHE.
 Variación del tipo de cambio real.
De esta manera, se utiliza la herramienta de Crystal Ball para realizar el Gráfico de Tornado.

VAN Proyecto
USD
-1,000,000 0 1,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000
Costo importación MP 40,5% 5,5%
Días de cobro 180 30
Días de pago 30 180
Desvío var. TCR

Mínimo
-15,2% 15,2%
Máximo
Indice precio PT 0,9 1,1
Indice precio MP 1,1 0,9
Variación Ventas EHE 10,31% 12,61%
Variación Ventas IBE 6,43% 7,86%
Figura 31.1. Tornado chart preliminar.
El Gráfico de Tornado resulta útil para el análisis individual de cada una de las variables,
modificando cada una manteniendo condiciones ceteris paribus. Sin embargo, en caso de existir
correlación entre variables pierde utilidad.
Este es el caso del índice de precios de las materias primas y del producto terminado. Si bien
los precios de venta no dependen de los costos, existe cierta correlación positiva entre ellos al
tratarse de commodities del mismo rubro. Esto quiere decir que, si uno se aprecia, el otro
también. De esta manera, el análisis individual de cada uno de ellos no resulta del todo acertado.
Se encuentra una baja sustancial en el VAN del proyecto frente a los derechos de importación
de insumos. Al tratarse de un factor externo y sin correlación con precios de venta, un aumento
puede llegar a ser perjudicial para el proyecto.
Se observa, además, una considerable sensibilidad a los días de cobro y pago, indicando que
será importante generar fuertes relaciones con clientes y proveedores.

31.4. Variables de Riesgo Relevantes y sus probabilidades

Como resultado del análisis de sensibilidad se identifican las variables de riesgo relevantes.
Estas son las que mayor impacto tienen en el proyecto, y por ende las que se van a estudiar con
mayor profundidad. En la Tabla 31.1 se presenta un resumen de las variables principales con
la correspondiente distribución elegida y los parámetros principales. Posteriormente, se
procede a su explicación.
Tabla 31.2
Variables de riesgo relevantes
Variables Detalle Distribución Media Desv.

Est.
Aranceles Aranceles a la importación Discreta
personalizada
Precio Índice precio producto Normal 1 0.05
terminado
Índice precio materia prima Normal 1 0.08
Ventas Variación Ventas de IBE Normal Proyectada 0.075
Variación Ventas de EHE Normal Proyectada 0.150
Tipo de cambio Variación en términos Normal

reales asimétrica
Días de cobro y Días de cobro de ventas y Triangular (30 , 120 , 180)
pago pago a proveedores
Con las variables de riesgo principales definidas, se prosigue a detallar las distribuciones
elegidas. Cabe destacar que, si bien el efecto de algunas de las variables no juega un papel
demasiado relevante en el proyecto, se modelarán a fin de profundizar el análisis de riesgos.
31.4.1. Nivel de aranceles a la importación

Es una variable de riesgo relevante para el proyecto dado que la mayoría de las materias primas
necesarias, que conforman la mayor parte del costo unitario, se importan desde China.
Cualquier variación en el nivel de arancel tendrá un impacto significativo en la estructura de
costos del proyecto, tal como demuestra el Gráfico de Tornado.
El nivel de aranceles a las importaciones se define como una discreta personalizada. Esto se
debe a que no se cuenta con información respecto de este factor, pero existe la posibilidad de
que varíe. En la Tabla 31.3 se presenta la distribución asignada.
Tabla 31.4

Niveles de aranceles y probabilidades
Nivel de aranceles Probabilidad
0% 0,1%
5% 0,7%
8% 0,7%
12% 95%
14% 0,7%
16% 0,7%
18% 0,7%
25% 0,7%
35% 0,7%
Cabe destacar que en el modelo se contempla el arancel a la importación en conjunto con el

resto de las tasas y retenciones que se realizan al importar bienes, por lo que se le suma un
5.5%, conformando el costo total de importar.
Además, para el modelado del proyecto, se toma la decisión de que el nivel de aranceles solo
pueda cambiar una sola vez en la duración de este, partiendo del valor inicial de 12%. De esta
forma, la distribución de probabilidades se repite año a año, con la condición de que a partir
del primer año en que cambie, se mantenga fijo por el resto del proyecto. Esto es una
simplificación para el trabajo, entendiendo que en la realidad puede ser posible un cambio
gradual en el nivel arancelario. Dicho esto, la probabilidad de que cambie el nivel de aranceles
sigue siendo baja.
La probabilidad de que el nivel de arancel se mantenga en 12% es muy elevada para cada año
(95%). Sin embargo, la probabilidad total durante todo el proyecto que se mantenga en ese
valor es menor a 80% por propiedad acumulativa.
31.4.2. Índice precio producto terminado y materia prima

Tal como ya se explicitó en el capítulo de Estudio de Mercado, el comportamiento de los
productos agroquímicos se asemeja al de un commodity, donde los precios absolutos son bajos
y los márgenes ajustados. Es por esto por lo que cualquier variación afecta significativamente
la rentabilidad unitaria y del proyecto.
Asimismo, se introdujo que los precios de los productos terminados se encuentran

correlacionados positivamente entre sí por lo que se utiliza un índice general que afecta la suba
o la baja conjunta y se puede modelar con una distribución normal con una media de 1 y un
desvío estándar de 0,05.
Análogamente para las materias primas, su índice de evolución de precios se define con una
distribución normal con una media de 1 y un desvío estándar de 0,08.

Se definen como distribuciones normales debido al bajo volumen de datos históricos sobre las
variaciones en los precios. A su vez, la distribución normal contempla la naturaleza continua
de la variable en cuestión, centra la mayoría de los datos en la media y 3 desvíos estándar, y no
acota la variable al contar con colas infinitas. Para el índice de productos terminados se define
un desvío estándar menor al de la materia prima, dado que al incluir más etapas en la cadena
de valor se tiende a amortiguar la variabilidad que se presenta.
A su vez, existe cierta correlación positiva entre los precios de las materias primas y los
productos terminados, al tratarse de commodities del mismo rubro. Se estableció un coeficiente
de correlación de 0,7 entre ambos para las posteriores simulaciones.
Figura 31.2. Gráfico de correlación (ejemplo) entre precio de MP y PT.
31.4.3. Variación ventas IBE y EHE

La viabilidad económica del proyecto está sujeta a la venta de IBE y EHE. A priori, cualquier
variación en las ventas de estos productos afectaría directamente la rentabilidad del proyecto.
La variación de ventas de IBE se define con una distribución normal, con una media acorde a
las proyecciones que se realizaron en el estudio de mercado y un desvío de 5% para cada año.
Análogamente, la variación de ventas de EHE se define con una distribución normal, con una
media acorde a las proyecciones que se realizaron en el estudio de mercado y un desvío de
10%. Su mayor desvío se debe a que es un producto más novedoso en el mercado argentino y
carece de historia, por lo que puede presentarse una mayor volatilidad.
Dado el poco volumen de datos con el que se cuenta para las proyecciones realizadas que afectó
el estudio de Mercado, se opta por una distribución normal para ambos casos. De esta manera,

se logra mostrar el efecto del riesgo sincrónico al contar con colas infinitas y concentrar la
mayor cantidad de datos entre la media y 3 desvíos estándar.
31.4.4. Tipo de cambio

Como se explicó anteriormente, la mayoría de los precios (costos y ventas) de la industria de
agroquímicos se encuentran dolarizados. De todos modos, se analiza el impacto del tipo de
cambio en el resultado del proyecto.
En primer lugar, es necesario estimar la distribución del tipo de cambio (y su variación) en

Argentina para luego aplicar un modelo que aproxime dicha distribución. Dado que el país
históricamente posee un nivel de inflación elevado, es más significativo analizar la evolución
de la variable en términos reales que en términos nominales.
Para ello, se utilizaron las siguientes series de datos, disponibles desde 2002:
 Tipo de cambio oficial (comunicado A3500 del BCRA)
 Coeficiente de estabilización de referencia, un índice que ajusta según la variación del

índice de precios al consumidor publicado por INDEC
 Índice de precios al consumidor en Estados Unidos (Fed St. Louis)
Se convierten todas las series a series diarias. Para el CER, que se publica en forma diaria, no
es necesario ningún ajuste adicional. Para el IPC norteamericano, se transforma la serie
mensual a diaria, aplicando una metodología similar a la utilizada para el cálculo de CER: para
una determinada fecha, se calcula la variación entre el ultimo valor mensual (𝑋𝑡−1 ) y el
inmediato próximo (𝑋𝑡+1 ), y la fracción de días entre la fecha a calcular y la última publicación,
dividido la diferencia de días entre la publicación próxima inmediata y la última (n). El valor
del índice para la fecha (Y) se calcula según la Ecuación 31.1.
𝑋𝑡+1 𝑛
𝑌 = 𝑋𝑡−1 · ( )
𝑋𝑡−1
Ecuación 31.2. Recalculo del índice de precios al consumidor en base diaria.
Para la serie del tipo de cambio, se completan los valores de días no hábiles con el último valor
disponible de la serie. Por último, es necesario desplazar el valor de CER 45 días, para
compensar el rezago de la publicación del índice2. Con estos ajustes, se calcula la variación
interanual del tipo de cambio real como la variación del tipo de cambio nominal, multiplicado
por la inflación en dólares, divido por la inflación en pesos.
2
El CER se publica mensualmente entre el día 16 y el 15 del mes siguiente, prorrateando diariamente la última
inflación mensual publicada, que corresponde al mes anterior. Por lo tanto, si se desplaza el índice 45 días, se
logra que la variación de un mes coincida con el período en que fue medida dicha inflación.

La distribución histórica de la variación interanual del tipo de cambio real posee las
características presentadas en la Tabla 31.5.
Tabla 31.6
Estadísticos tipo de cambio real
Estadístico Valor
Media 4.2%
Mediana -0.7%
Desvío estándar 15.2%
Asimetría 1.16
Kurtosis (exc.) 1.85
Como puede esperarse, la media es un valor relativamente cercano a cero. Asimismo, se

observa una marcada asimetría, donde la mayoría de los valores muestran una leve apreciación
cambiaria (variación negativa), compensados por una cantidad reducida de valores elevados
(“shocks cambiarios” o devaluaciones significativas en períodos cortos de tiempo).
Por estos motivos no sería representativo modelar la variable con una distribución normal. En
cambio, se utiliza una distribución normal-asimétrica, que se basa y conserva múltiples
propiedades de la anterior, pero permite parametrizar la distribución con un coeficiente de
asimetría (además de media y desvío).
Se realiza una regresión para seleccionar los parámetros tal que el ajuste del modelo respecto
a la distribución histórica sea máximo. El coeficiente de regresión (R²) obtenido es 0,874. En
la Figura 31.3 se compara la distribución histórica con el modelo normal-asimétrico.
Variación TC real - histograma

6%
5%
4%
3%
2%
1%
0%
-30%
-27%
-24%
-21%
-18%
-15%
-12%
-9%
-6%
-3%
0%
3%
6%
9%
12%
15%
18%
21%
24%
27%
30%
33%
36%
39%
42%
45%
48%
Normal asimétrica Distribución histórica
Figura 31.4. Histograma variación tipo de cambio real.

31.4.5. Días de cobro y pago

Cabe considerar que puede existir una diferencia respecto a la proyección del período de cobro
y pago a proveedores que afecte directamente el flujo de caja de la empresa.
Es así como se propone una distribución para los días de cobro definida como una triangular
con el siguiente detalle:
Tabla 31.7
Días de cobro y su probabilidad
Triangular Valor [días]

Mínimo 30
Moda 120
Máximo 180
La distribución para los días de pago se define como una distribución triangular con los
siguientes valores:
Tabla 31.8
Días de pago y su probabilidad
Triangular Valor [días]

Mínimo 30
Moda 120
Máximo 180
Debido a que los días de cobro y pago a los proveedores tienen un impacto financiero
considerable, se brinda al modelo la posibilidad de variarlos en gran medida, con tendencia a
mantenerlos en el valor estimado para el proyecto.

32. ESCENARIOS PARA LA TOMA DE DECISIONES

32.1. El método Montecarlo
La Simulación de Montecarlo es un método estadístico para el análisis de problemas
matemáticos complejos, a través de la variación aleatoria de los parámetros que lo componen.
De esta manera, se presenta como una herramienta de extrema utilidad para analizar la
viabilidad del proyecto frente a los diferentes escenarios a los que se podría enfrentar y crear
modelos para la gestión del riesgo.
En el presente análisis de prefactibilidad, se utiliza para estudiar el comportamiento del VAN

del proyecto y los inversores ante la variación de los principales parámetros introducidos. De
ello, se espera cuantificar el efecto de ajuste de los escenarios analizados, y soporte para la
potencial estrategia de cobertura que se proponga.
32.2. Modelo Preliminar

En una primera instancia, es necesario realizar ajustes al modelo elaborado para la presentación
de resultados económicos financieros, y así poder incluir las diversas variables de riesgo
detalladas en el apartado anterior. Por ejemplo, la inclusión de índices de precios de materia
prima y de producto terminado, para que afecten los valores anuales que antes eran
considerados constantes. Lo mismo sucede con la incorporación de la variación interanual de
ventas proyectadas, ya que para el análisis económico financiero se consideró una curva de
crecimiento acorde a lo establecido en el estudio de mercado. También se adapta el modelo
para que el nivel de aranceles a la importación que se consideraba constante (12,5%), pueda
sufrir cambios en cualquier año a lo largo del proyecto.
La elaboración de un modelo simplificado permite valorar el agregado de distintos escenarios

que, a priori, no son tenidos en cuenta, como pueden ser la prohibición de uno de los productos
y el abandono del proyecto en un momento determinado.
A continuación, en la Figura 32.1, Figura 32.2 y Tabla 32.1, se presentan los resultados de la
simulación de Montecarlo, para evaluar tanto el VAN del proyecto como el del inversor.

Figura 32.2. VAN proyecto modelo preliminar
Figura 32.3. VAN inversores modelo preliminar
Tabla 32.2
Estadísticos modelo preliminar

Estadístico Valores
VAN Proyecto VAN Inversores
Media USD 1.356.415 USD 32.605
Mediana USD 1.430.540 USD 45.941
Desvío estándar USD 1.608.744 USD 938.773
Asimetría -0,5795 -0,2487
Kurtosis (exc.) 1,96 0.87
Min (USD 11.476.612) (USD 6.409.349)
Max USD 9.182.465 USD 4.238.661
Coef. de variación 1,19 28.79
Error std. Media USD 7.195 USD 4.198
Prob. VAN < 0 16.18% 47,93%
A simple vista es sencillo observar la gran amplitud de las distribuciones, que corresponde al
desvío estándar elevado tanto para el VAN del proyecto como para el VAN del inversor. Esta
sensibilidad de la rentabilidad a los distintos escenarios se puede explicar por la falta de
incorporación de circunstancias específicas que afecten al proyecto.
Otra característica relevante que es posible observar es la certeza con la cual los valores del
VAN se vuelven negativos y, por ende, volviendo el proyecto desfavorable para invertir.
Dichas probabilidades toman los valores de 16,18% y 47,93% para el VAN del proyecto y del
inversor, respectivamente.
En la Figura 32.4, se presenta la sensibilidad de la varianza frente a las diferentes variables de

riesgo del modelo.

Figura 32.5. Sensibilidad VAN proyecto
Se observa una alta sensibilidad frente a la variación de las ventas de EHE a lo largo del
proyecto, así como al desvío de las proyecciones del TCR. A su vez, más injerencia de la
variación de los días de cobro que los días de pago a proveedores.
Este primer modelo sirve como punto de partida para evaluar potenciales mejoras en la gestión
de riesgos.
32.3. Potencial prohibición del IBE

En la etapa del análisis Económico Financiero del presente proyecto no se consideraba la
posibilidad de que efectivamente se prohibiera el IBE. Sin embargo, tal y como se presentó en
el Estudio de Mercado y como parte de la justificación del atractivo del proyecto, es factible
que suceda.
Siguiendo lo expuesto anteriormente, se asume que la prohibición puede ejecutarse entre 2020
y 2023, debiendo ajustar el modelo de Excel a dicha situación. A partir de ese momento, se
dejaría de comprar materia prima y se dejaría de vender IBE. Esto genera que una parte del
mercado quede desatendido, de modo que buena parte de la demanda del producto se
transferiría al EHE. Dado este contexto, traería una necesidad de comprar más insumos para
producirlo, así como también modificar el uso del segundo reactor. Al relocar la línea de IBE
para que el proyecto se centre únicamente en la producción de EHE, es necesario transferir la
absorción de los costos correspondientes. También se podría tener en cuenta un “costo de

transferencia” que contemple los gastos inferidos en el proceso de limpieza, y posibles cambios
necesarios en infraestructura.
Asimismo, es de suponer que la transferencia de demanda no sea inmediata, sino que requiera
de una curva de adopción del nuevo producto. Se considera que en el primer año de prohibición
se obtendrá que el 50% de la demanda de IBE cambie al EHE, y un 80% para el segundo año.
En los años subsiguientes se mantendrá en 80%, dado que los productos no son sustitutos
perfectos, tal como se introdujo en el análisis del mercado.
Este escenario podría resultar beneficioso para el proyecto, pero esto se debería a la
transferencia de la demanda y no al mero hecho de salir al mercado solo con EHE.
En la Figura 32.6 y Figura 32.5, se presentan los resultados de una Simulación de Montecarlo
del modelo, agregando la posibilidad de que el IBE sea prohibido.
Figura 32.7. VAN proyecto potencial prohibición IBE

Figura 32.8. VAN inversores con escenario de potencial prohibición IBE
A simple vista, se observa que las distribuciones se encuentran desplazadas hacia la derecha,
respecto del escenario preliminar. Sin embargo, resulta interesante analizar los indicadores de
las distribuciones en la Tabla 32.3.
Tabla 32.4
Estadísticos modelo potencial prohibición IBE
Media USD 1.804.845 USD 190.321
Mediana USD 1.866.723 USD 200.816
Asimetría -0,5033 -0,2423
Kurtosis (exc.) 1,82 0,87
Min (USD 13.013.826) (USD 5.913.917)
Max USD 10.261.791 USD 3.991.894
Coef. de variación 0,89 4,81
Prob. VAN < 0 11,22% 40,71%
Al analizar los indicadores, se concluye que en caso de que se prohíba el IBE, resultará
beneficioso para el proyecto, teniendo en cuenta la transferencia de demanda hacia el EHE tal

como se estableció en el modelo. Esto se evidencia en los mayores valores de media, mediana,
porcentaje de escenarios con VAN menor que cero, y menor desvío estándar.
Por otra parte, en la Figura 32.9, se incluye el análisis de la sensibilidad del VAN del proyecto
frente a las variables de riesgo del modelo.
Figura 32.10. Sensibilidad de VAN del proyecto ante variables de riesgo.
Se corrobora que las sensibilidades se mantienen según el modelo preliminar, pero empieza a
jugar un rol importante la no prohibición del IBE. Se confirma entonces que su sensibilidad es
negativa y resulta más beneficioso que se regule su prohibición.
32.4. Alternativa de abandono del proyecto

En todo proyecto de inversión existe la posibilidad de venta o abandono ante resultados
desfavorables. En general, se da porque las ventas no resultaron tal como las proyectadas; o
porque los precios de las materias primas se elevaron a tal punto que se pierde competitividad;
o mismo por las condiciones macroeconómicas del país o factores externos que afecten al
proyecto.
En cuanto a los precios de venta de producto terminado o de compra de insumos, existe una
potencial amenaza. Como se introdujo anteriormente, ambos pueden ser vistos como
commodities y sus precios cuentan con cierta correlación positiva, por lo que un aumento en
los insumos se refleja (no de manera causal, sino por reacción del mercado) en un aumento de
los precios de venta. Esto no quiere decir que el precio dependa del costo, sino que existe una

correlación en los commodities del rubro. Aun así, se percibe una mayor sensibilidad a los
costos que a los precios de venta.
Asimismo, un aumento de los aranceles a la importación de insumos por encima de un valor

determinado podría afectar de manera tal al proyecto que dejaría de ser viable. El valor terminal
de esta prima no puede ser calculado desde el escenario base planteado, sino en función del
resto de los parámetros del modelo. Esto quiere decir que existe una tasa de derechos de
importación límite para cada potencial escenario.
De cualquier modo, son numerosas las combinaciones de variables que pueden generar la
inviabilidad del proyecto, por lo que se establece un escenario de abandono en función del
margen bruto o EBITDA. Si resulta bajo, tras imputar impuestos y demás gastos, es de esperar
que se pierda dinero. Más aún, como la mayoría de las variables clave del modelo afectan a sus
años subsiguientes (si sube el arancel de importación, se mantendrá para los siguientes años y
el índice de precios es acumulativo), es poco probable que se revierta la pérdida.
Se procede entonces determinar el valor de cut-off del margen EBITDA, para el cuál se dé el
abandono. Para ello se corre una simulación de Montecarlo, sin considerar la alternativa de
abandono y midiendo el impacto de las variables sobre el margen EBITDA contra el VAN del
proyecto. Con una serie de combinaciones suficientemente grande, es posible establecer la
correlación entre ambas variables, que a priori se espera sea elevada. De verificarse, se procede
a realizar una regresión del VAN en función del margen EBITDA promedio. Se busca
establecer el cut-off en aquel punto donde el VAN se anule, en promedio.
Figura 32.11. VAN del proyecto (en millones de dólares) y margen EBITDA promedio.
En función de los resultados obtenidos, se determina un cut-off del 4,94% del margen EBITDA,
donde el VAN se iguala a cero de acuerdo con la regresión.

En caso de abandono, se asume que se logra liquidar los stocks al 80% de su valor según el
modelo de costeo histórico. Para esto se toma el stock de fin de año en que se decide abandonar,
y se lo vende al contado. Las cuentas de bienes de cambio pasan a ser cero. Se genera un
resultado de pérdida por la diferencia entre el valor en los libros contables y el precio al que se
venden.
En el caso de la maquinaria, la misma se liquida al 50% de su valor original (en dólares).

Dependiendo del año en que se efectúe el abandono, puede generarse un resultado de ganancia
o pérdida debido a la diferencia con las amortizaciones acumuladas. El terreno se vende al
valor original en dólares, sin considerar apreciaciones en su valor. Las indemnizaciones al
personal son de un sueldo por año trabajado, con sus respectivas cargas sociales. Se asume que
se cobran todos los créditos por ventas y se pagan todas las deudas comerciales. Luego de
impuestos, la caja resultante se suma al flujo de fondos. Este cálculo del valor de liquidación
es idéntico al utilizado en el escenario base, luego de transcurridos diez años.
La implementación de esta funcionalidad requiere comparar el margen EBITDA del año actual
con el parámetro de cut-off. En el caso que el primero resulte menor, se considera que se
continúa operando durante ese año y se realiza la liquidación al final del mismo.
Otro aspecto importante para tener en cuenta es la cancelación adelantada del préstamo si el
abandono ocurre durante los primeros años del proyecto. En el prospecto de emisión de las ON
se incluiría un artículo de cancelación sin penalización, por lo que podríamos devolver de forma
adelantada, sin repercusiones. El modelo cancela el saldo restante de la deuda de forma
automática en caso de abandono.
El cronograma de pagos y cobros no se modifica. Es decir, se terminan de pagar y cobrar

servicios o productos (ya devengados) al año siguiente de haber finalizado el negocio. Sin
embargo, estos movimientos son solamente financieros. Como se puede ver en el cuadro de
resultados no generan ninguna utilidad. Todo el dinero que quedaría disponible, si lo hubiera,
se retira por los accionistas.

33. SIMULACIÓN DE MONTECARLO

33.1. Presentación e interpretación de resultados
Se procede a la presentación de los resultados de la simulación de Montecarlo del modelo base,
contemplando tanto la potencial prohibición del IBE entre 2020 y 2023, y la posibilidad de
abandonar el proyecto en caso de que el EBITDA de un año sea menor que el valor de cut-off
definido.
Figura 33.1. VAN proyecto

Figura 33.2. VAN inversores
En la Tabla 33.1, se presentan los estadísticos de las distribuciones obtenidas.
Tabla 33.2
Estadísticos modelo base, con alternativa de abandono
Media USD 1.512.264 USD 203.540
Mediana USD 1.448.073 USD 235.294
Asimetría 0.4371 0.6867
Kurtosis (exc.) -0.51 0.54
Min (USD 2.796.613) (USD 2.562.100)
Max USD 9.579.523 USD 4.104.196
Coef. de variación 1,06 3.16
Prob. VAN < 0 24.79% 45.22%
A primera vista, se descubre un cambio de comportamiento en la distribución de los resultados

del VAN, obtenido de la Simulación de Montecarlo. En la Figura 33.3., se logran percibir con
claridad dos campanas de resultados. La de la izquierda correspondiente a los casos en los que
se decidió liquidar el proyecto, y la otra cuando se opera durante 10 años.

Para comprender el comportamiento de la primera campana, es importante recordar que, si el

EBITDA resultante de un ejercicio es menor al cutoff, se liquida el proyecto en ese mismo año.
Esto es más probable que ocurra en los primeros años, dado que el efecto de una variable de
riesgo se propaga a lo largo de la vida del proyecto y resulta complicado revertir un inicio
desfavorable. Así es que se observa una baja volatilidad en los resultados obtenidos en los casos
de abandono. El valor de esta decisión se refleja en que, de no existir, se seguiría operando a
pesar de las pérdidas con baja probabilidad de recuperación, logrando que se expanda la
campana hacia valores negativos.
Cabe destacar que no todos los resultados del escenario de abandono son negativos, sino que
algunos son levemente positivos, desde el punto de vista del proyecto.
Prosiguiendo con el análisis de los principales estadísticos, se observa que el valor mínimo (si
bien resulta de la combinación puntual de ciertas variables, en cierta replicación de la
simulación) resulta 6 veces menor que el modelo anterior. Estudiar la media de las
distribuciones carece de sentido, dado el doble comportamiento.
Llama la atención que la probabilidad de que el VAN sea negativo es superior en el modelo
con escenario de abandono. Esto trae consigo dos cuestiones.
La primera es que el cutoff para el EBITDA se estableció en valores conservadores, es decir,

en el valor que marca el corte con el VAN cero, descartando posibilidades de recuperación
cuando en realidad existen. Disminuir la exigencia (asumir mayores riesgos) podría generar
que esos escenarios de recuperación bajen este porcentaje.
La segunda es que la mayoría de los valores negativos se concentran en las cercanías al cero,
haciendo que las pérdidas no sean tan abultadas como en el escenario sin abandono. De esta
manera, comparar los modelos a partir del porcentaje de valores negativos del VAN solamente,
no es suficiente.
Por otra parte, en la Figura 33.4. puede observarse cómo la distribución de resultados del VAN
de los inversores tiene un comportamiento similar, aunque no logre percibirse con claridad. En
este caso, ambas campanas se encuentran superpuestas.
En la Figura 33.5, se presenta la sensibilidad del VAN del proyecto a las diferentes variables
de riesgo.

Figura 33.6. Sensibilidad VAN proyecto
En el análisis de sensibilidad del VAN del proyecto frente a las variables de riesgo, se sigue
observa que cobra una mayor relevancia el desvío del TCR frente a las ventas de EHE, cuando
en el modelo preliminar era al revés. Por otra parte, la no prohibición del IBE y el costo de
importación juegan un papel relevante.
Frente a este escenario es posible plantear estrategias para administrar y mitigar el riesgo.

34. ADMINISTRACIÓN DEL RIESGO

34.1 Estrategias de cobertura
Debido a la alta variabilidad en los resultados del proyecto, es fundamental analizar posibles
formas en que puedan disminuirse los riesgos, especialmente aquellos que impactan más
negativamente.
34.1.2 Tipo de cambio

Si bien la mayor parte de la estructura (ingresos y costos) del proyecto está dolarizada, la
metodología utilizada para llevar a cabo el análisis financiero puede sobreestimar la exposición
al riesgo de esta variable. Por ejemplo, al realizarse un análisis con un nivel de agregación
anual, el tiempo en que los activos líquidos de la empresa están en pesos aumenta.
En la práctica, la administración financiera podría decidir dolarizar los flujos de caja tan pronto
como sea posible, lo que generaría una utilidad por tipo de cambio positiva (siempre que el
tipo de cambio aumente) que permitiría compensar, por ejemplo, a las utilidades negativas por
ajuste del valor residual de la deuda.
Además, en aquellos momentos en que la empresa no cuente con excedente de caja para compra
de moneda extranjera, pero tuviera compromisos próximos a cancelar en dicha divisa, con
créditos a cobrar en pesos, podría utilizar futuros financieros como cobertura a una eventual
devaluación.
Cabe aclarar que, en términos de resultados netos, ambas posibilidades (compra de divisas o
de futuros) son equivalentes, ya que producirán el mismo resultado por tipo de cambio. Por
eso, se propone como primera estrategia de cobertura la dolarización de los flujos de fondos,
ya sea directa o indirectamente.
La principal consecuencia será la reducción en la variabilidad de esta variable, que se estima

podría reducirse en por lo menos un 80%. El riesgo nunca podrá ser eliminado en su totalidad
por múltiples factores, como los efectos financieros del mark-to-market, el costo financiero
(tasa implícita) de los futuros en sí (que en el corto plazo, en términos reales puede ser positivo
o negativo), el costo de oportunidad de las garantías a constituir, etc. Por lo tanto, a los fines
de simplificar el análisis se asumirá que el desvío respecto a las proyecciones, hasta ahora
estimado según el comportamiento histórico del TCR, tendrá variaciones 80% menores.
34.1.2 Costo de materias primas

Como se analizó previamente, al tratarse de productos con características similares a un
commodity, el proyecto es muy sensible a los márgenes. Esto es, la diferencia entre precios de
venta y de materias primas. Por lo tanto, se buscará una estrategia de cobertura que minimice
la variación de costos.

Dado que las materias primas son principalmente productos petroquímicos, analizaremos la
relación entre los precios FOB del ácido 2,4-D y una serie de commodities. El ácido 2,4-D es
el costo más representativo e importante del proyecto, ya que afecta a ambos productos y se
correlaciona con los demás insumos, que tienen características similares. Además, es el
producto para el cual fue posible obtener una serie de datos (precios FOB) más completa. Los
commodities a comparar son los siguientes:
 Petróleo crudo (WTI)
 Gas natural (Henry Hub)
 Etileno (Mont Belvier)
En primer lugar, se recopilaron los precios históricos entre 2006 y 2017 (rango para el cual se
dispone de precios FOB del ácido 2,4-D) de cada uno de los productos anteriores. Para ello se
computó el promedio anual del cierre diario de la serie continua de futuros3 de cada uno de
ellos (operados en NYMEX — CME). En el caso del etileno, sólo se dispone de precios a partir
de 2010. Luego, se calculó la variación interanual de cada uno, y se computó la matriz de
correlaciones entre dichas variaciones.
Tabla 34.1
Matriz de correlaciones
Coeficientes de Ácido Petróleo Gas nat. Etileno

correlación 2,4-D WTI HH (MB)
Ácido 2,4-D 1.000
Petróleo WTI 0.682 1.000
Gas natural HH 0.152 0.626 1.000
Etileno (MB) 0.792 0.946 0.371 1.000
Se observa que la mayor correlación con las variaciones del ácido 2,4-D corresponde al etileno.
Sin embargo, este producto presenta algunos inconvenientes:
 Los futuros MBR son tienen poca liquidez
 Al haber utilizado una serie de datos con menos valores, el resultado puede ser menos
significativo
3
Dado que los futuros poseen fecha de vencimiento, se utiliza una serie continua que toma como referencia el
precio del futuro líquido con vencimiento más próximo para cada fecha histórica. Como los futuros tienen más
liquidez y transparencia que los precios spot, y además se trata de productos con especificaciones estandarizadas,
es preferible utilizar esta serie de precios.

Por estos motivos, y dado que la correlación no es significativamente más alta que el siguiente
mejor resultado (petróleo WTI), se decidió utilizar los precios del petróleo como variable de
cobertura. Además, se observa que la correlación entre petróleo y etileno es muy alta, por lo
que al utilizar el primero no se resignan los beneficios estadísticos del segundo.
El siguiente paso consiste en calcular el ratio de cobertura óptimo, que es aquel para el cual la
varianza de la variable objetivo (precio del ácido 2,4-D) es mínima. Dicho ratio (h*) surge de
la Ecuación 34.1.
𝜎𝑣𝑎𝑟.á𝑐𝑖𝑑𝑜⁡2,4−𝐷
ℎ∗ = 𝜌
𝜎𝑣𝑎𝑟.⁡⁡𝑊𝑇𝐼
Ecuación 34.2. Ratio de cobertura óptimo
A partir de los valores históricos se obtiene un ratio óptimo de 35,7%. Esto significa que la
empresa debería cubrir un 35,7% de su exposición al riesgo de precio de ácido 2,4-D mediante
venta de futuros de petróleo, para disminuir su variabilidad en esta magnitud.
Por supuesto, este es un análisis estático, que debe actualizarse periódicamente a lo largo del
proyecto para monitorear que las relaciones históricas no varíen significativamente, y no perder
eficiencia en la estrategia de cobertura. De suceder esto, será necesario repetir el análisis para
reflejar correctamente las nuevas condiciones.
34.2 Impacto de cobertura en rentabilidad del proyecto

Se realizó una nueva simulación de Montecarlo para incorporar la estrategia de cobertura, que
se refleja en una menor variabilidad de la variación de precios de materias primas. Se asume
que las correlaciones analizadas anteriormente se mantienen razonablemente consistentes
durante la vida del proyecto, y por lo tanto el ratio óptimo de cobertura no varía
significativamente.
Figura 34.1. VAN de proyecto con estrategias de cobertura

Figura 34.2. VAN de inversores con estrategias de cobertura
Gráficamente ya es posible observar que la distribución mejora considerablemente,

especialmente cuando se considera la reducción de probabilidad de que el resultado del
proyecto o inversor sean menor a cero. En la Tabla 34.2, se presentan los indicadores que
sustentan dicha conclusión.
Tabla 34.3
Estadísticos principales
Media USD 1.968.488 USD 318.090
Mediana USD 1.980.761 USD 266.464
Asimetría 0,1405 0,3156
Kurtosis (exc.) -0,01 -0,01
Min (USD 1.998.509) (USD 2.153.830)
Max USD 8.796.169 USD 3.821.661
Coef. de variación 0,6981 2,41
Prob. VAN < 0 9,62% 36,76%
Si se compara con el caso base, se observa una considerable reducción de la variabilidad

(desvío estándar) de la distribución, que es el objetivo principal de la estrategia de cobertura.
Al tratase de operaciones con futuros, no se espera que mejore la media, y efectivamente se
verifica que la diferencia no es muy significativa. Al ver el análisis de sensibilidad en la Figura
34.3, queda claro que la contribución a la varianza debido a la variación de precios de materias
primas se ha reducido. Lo mismo ocurre para la variación del tipo de cambio.

Figura 34.4. Sensibilidades VAN proyecto
Por lo tanto, es posible concluir que mientras las correlaciones analizadas se mantengan en el
tiempo, las estrategias propuestas tienen una alta probabilidad de ser exitosas.

35. OPCIONES REALES

Se analizan detenidamente los diferentes escenarios y tomas de decisiones que pudieran afectar
dinámicamente la evolución del proyecto. Se determina que los mayores escenarios de riesgo
son aquellos planteados en la sección anterior:
 Introducción de un cambio regulatorio que prohíba la comercialización de IBE.
 Abandono y liquidación del proyecto si las condiciones se tornan muy desfavorables.
Si bien los mismos tienen un componente importante de toma de decisiones, se concluyó que
no se trata de opciones reales, por múltiples motivos.
En primer lugar, la toma de decisiones en ambos casos puede darse a lo largo de la vida de todo
el proyecto, por lo que no existe una expiración bien determinada, que es una característica
fundamental de una opción.
Por otra parte, no se trata de decisiones que agregan valor al proyecto en sí. Lógicamente y
como se evidencia en el desarrollo de este trabajo, si no se hubieran considerado estos
escenarios, el resultado del modelo habría sido peor (especialmente sin el caso del escenario
de abandono), pero no porque el proyecto en sí tuviera peores condiciones, sino por el simple
hecho de que no hubieran sido tenidas en cuenta. Por lo tanto, los escenarios reflejan
condiciones inherentes al proyecto, y su análisis mejora la precisión de las proyecciones, pero
no agrega valor por sí mismo. En otras palabras, no existe una prima, que es otra característica
fundamental de una opción.
Se analiza también la posibilidad de diferir el inicio del proyecto, que consiste en evaluar si
esperar condiciones más favorables para la inversión supera el costo de oportunidad de llevarlo
a cabo inmediatamente. Sin embargo, se entiende que bajo la coyuntura actual se hace muy
difícil la puesta en marcha de casi cualquier proyecto de inversión productiva, por lo que al
modelar las condiciones económico-financieras iniciales se parte de un escenario más acorde
con el promedio histórico del país (i.e. un riesgo país alrededor de 700 bps).
El modelo permite la parametrización de esta y otras variables de riesgo, que impactan en la

tasa de descuento y el ratio de endeudamiento óptimo. Al no ser un requisito el rollover de la
deuda (ya que los plazos de endeudamiento — cortos — que necesita el proyecto se
corresponden con las posibilidades existentes en el mercado local), no se consideró la
evolución de estas variables por no representar riesgos una vez iniciado el proyecto. En todo
caso, el modelo permite plantear distintos escenarios iniciales para evaluar la factibilidad de la
inversión, motivo por el cual tampoco se considera que existe una opción real, ni riesgos, en
este aspecto.
Por último, en los escenarios planteados, la condición de ejecución es trivial una vez que se
ajustó el modelo para considerar dichos eventos. Especialmente en el caso de la prohibición

del IBE: de ocurrir esto, inmediatamente el inversor intentará aprovechar la capacidad ociosa
para producir EHE, que por efecto sustitución, absorberá la mayor parte de la demanda en el
mercado. En el escenario de abandono, sucede algo similar, aunque la certeza de que el
proyecto será imposible de remontar a futuro no es un evento binario sino una distribución
continua de probabilidades. Por lo tanto, si se tratase de opciones reales, sería nuevamente
difícil argumentar que existe una prima, o incluso un precio de ejercicio (strike); cuando (si)
se cumplen los escenarios, la toma de decisión es inmediata ya que el costo de oportunidad de
no hacerlo es altísimo.
En síntesis, es posible concluir que el proyecto presenta múltiples escenarios, ricos y diversos
en cuanto a toma de decisiones y la existencia de eventos binarios o discretos, pero en ningún
caso es posible agregar valor al mismo desde la incorporación de una opción real. Simplemente
se analiza en profundidad el impacto de la evolución de cada variable para mejorar la precisión
de las proyecciones.

36. CONCLUSIONES ANALÍSIS DE RIESGOS

En el presente trabajo se analizaron las principales variables de riesgo del modelo económico-
financiero del proyecto, con el fin de evaluar la exposición al riesgo tanto en forma individual
como conjunta. Una vez estimadas las distribuciones de cada una de ellas, se realizaron
simulaciones de Montecarlo para conocer la distribución de retornos (VAN) del proyecto.
Asimismo, se consideró la posibilidad de ocurrencia de ciertos eventos, que pudieran llevar a

una toma de decisiones que impactaría directamente en la evolución, y por lo tanto la valuación
del proyecto:
 Introducción de un cambio regulatorio que prohíba la comercialización de IBE.
 Abandono y liquidación del proyecto si las condiciones se tornan muy desfavorables.
Dichos eventos fueron modelados como escenarios, considerando tanto la probabilidad de su

ocurrencia como el impacto de las decisiones consecuencia de ellos. Al incorporar estos
factores al modelo y volver a realizar las simulaciones, se obtienen resultados mejores y más
precisos, dado que se contemplan decisiones que se tomarían en la realidad. Especialmente
cuando se prevén impactos negativos, la administración naturalmente buscaría intentar reducir
las pérdidas.
Hasta aquí, ya se observa que algunas variables, al ser tenidos en cuenta los escenarios, cobran
una relevancia diferente en el modelo. El desvío de la variación del TCR cobra mayor
protagonismo que la variación de ventas de EHE. Más aún, se observa que la potencial
prohibición del IBE resultaría beneficiosa para el proyecto, suponiendo se cumpla la
transferencia de demanda proyectada.
Además, se analizó la sensibilidad de cada una de las variables de riesgo, y la posibilidad de

implementar estrategias de cobertura para minimizarlos. Tras estudiar las correlaciones entre
los precios de una de las materias primas más significativas y otros commodities, se concluyó
que es posible implementar una estrategia con futuros para reducir parcialmente dicha
variabilidad. Se simularon nuevamente los resultados del proyecto aplicando la estrategia
planteada, y se verificaron empíricamente resultados positivos.
A su vez, se concluye que el proyecto es sensible frente a variaciones en los días de cobro y
pago, por lo que deben reforzarse las relaciones con clientes y proveedores, buscando un menor
plazo de cobro y mayor de pago.
Finalmente, se analizó la opcionalidad de los escenarios planteados, y se concluyó que los

mismos no cumplen con todos los requisitos de opciones reales. Entre otros motivos, los
escenarios son inherentes al proyecto, y no agregan valor al mismo per se, sino que sólo
mejoran la precisión del modelo al ser tenidos en cuenta.

Tras un profundo análisis de riesgos, es posible concluir que el proyecto tiene una alta
probabilidad de ser exitoso y dar retornos positivos.

37. CONCLUSIÓN GENERAL

En el trabajo realizado se buscó evaluar la viabilidad de extender de la línea de 2,4-D éster en
la empresa Sigma Agro S.A. para sintetizar el material técnico en su planta.
Con este fin, se desarrolló el análisis bajo cuatro ejes fundamentales: estudio de mercado, la
ingeniería necesaria en el proceso, análisis económico-financiero y de riesgos del proyecto.
En el Capítulo I : Estudio de Mercado, se identificaron los clientes, proveedores y otros agentes

que componen la cadena de suministros del proyecto. A su vez, se analizó el comportamiento
de la demanda potencial, teniendo que recurrir a diferentes técnicas por no contar con
información histórica del 2,4-D éster. Se logró segmentar el mercado en función de diferentes
criterios, con el fin de establecer la estrategia para Sigma Agro S.A. y se definió el
posicionamiento del producto. Finalmente, como gran conclusión del capítulo, se proyectaron
la demanda y el precio de venta para la duración del proyecto.
En el Capítulo II: Estudio de Ingeniería, se dejó de mirar puertas afuera de la empresa, para
mirar puertas adentro y entender cómo se haría el producto. Se definió el proceso y se
dimensionó mediante un balance de línea que tomaba, como información de entrada, la
demanda proyectada en el capítulo anterior y las diferentes tecnologías disponibles. Se
evaluaron diferentes ofertas y se determinó cuál sería el proveedor de cada maquinaria, junto
con el cronograma de ejecución pertinente. Se estableció un plan de producción para los años
del proyecto y se reorganizó el layout de la planta. A su vez, se confirmó que el emplazamiento
definitivo de la línea sería en la misma planta con la que hoy cuenta Sigma Agro S.A., aledaña
a Mercedes.
Sin embargo, era necesario evaluar la rentabilidad del proyecto, por lo que en el Capítulo III:
Estudio Económico-Financiero, se estudiaron inversiones, ventas, compras, costos y demás
cuentas para formar el Estado de Resultados, Balance y Flujo de Fondos del proyecto y del
inversor. Se evaluaron alternativas de financiamiento y se tomó la decisión de emitir ONs para
cubrir las inversiones del año 0, y una segunda ronda de emisión en el año 1. En función de la
Deuda y el Patrimonio de la empresa, se calculó la tasa de descuento. Así, se descontaron los
flujos de fondos del proyecto y del inversor para obtener sus VAN y calcular la TIR y TOR,
respectivamente. Dados sus prometedores valores, se concluyó que el proyecto era rentable.
Pero el análisis no podía concluir de esa manera: los parámetros del modelo podrían sufrir
variaciones o la demanda podría estar mal proyectada. Por esta razón, en el Capítulo IV:
Análisis de Riesgos, se identificaron las principales variables que podrían representar riesgos
para el proyecto y se modelaron sus distribuciones de probabilidad. Se reconocieron dos
escenarios: la potencial prohibición del IBE en los primeros 4 años o el abandono del proyecto,
en caso de que el margen EBITDA de un año sea menor a un valor de cutoff de 4,94%. Así, se
procedió a realizar una Simulación de Montecarlo, conociendo la distribución de valores que
podía tomar el VAN del proyecto y del inversor. Tras un análisis de sensibilidad, se

identificaron estrategias de mitigación y administración del riesgo para el tipo de cambio y el

precio de la materia prima, reconociendo correlación con el petróleo y cubriéndose con futuros.
Tras una segunda Simulación de Montecarlo, se corroboró y concluyó que el proyecto tiene
altas posibilidades de ser rentable.
Finalmente, tras un extenso y profundo análisis, se concluye que Sigma Agro S.A. tiene una
oportunidad de negocio en la extensión de su línea, pudiendo obtener retornos positivos con
una probabilidad del 90,38% desde el punto de vista del proyecto y 63.24% desde el inversor
y así convertirse en la tercera empresa que sintetice 2,4-D éster en el país.

ANEXO I: PRODUCTOS DE SIGMA AGRO

Tabla A1.1
Productos comercializados por Sigma Agro.
Producto Descripción Tipo
Fungicida para el control de enfermedades foliares. Combina la F

acción preventiva y antiesporulante. La mezcla de ambos PA
determina una acción combinada, bloqueando el proceso
respiratorio y la síntesis de ergosterol. Esta asegura un amplio
espectro de control durante un periodo prolongado.
Herbicida sistémico para el control de gramíneas y latifoliadas de H

la familia de las Glicinas. Presenta una formulación granulada de
sal amónica con una alta concentración de principio activo y una
excelente performance a bajas dosis.
Es un herbicida para el control de malezas latifoliadas de uso post- H

emergente y una forma de actuar tipo sistémica donde se provocan
efectos hormonales en el crecimiento y desarrollo de la planta,
como tallos doblados, hojas enrolladas y cambio de color de las
hojas.
La sal dimetilamina es menos volátil, indicada para el control post- H

emergente de malezas latifoliadas en barbechos, cereales, pasturas
de gramíneas y caña de azúcar.
Es un coadyuvante desarrollado para acrecentar el poder mojable C

de los caldos preparados. Por su principio activo de origen vegetal,
lo hace ideal para minimizar la deriva y optimizar la adherencia,
dispersión en la superficie de las plantas y de la plaga sobre la cual
se aplica.
Insecticida, de contacto e ingestión que actúa sobre el sistema I

nervioso de los insectos, provocando hiperexcitacion,
convulsiones, parálisis, y finalmente su muerte, es utilizado para el
control de Hemípteros, lepidópteros y homópteros.

Coadyuvante anti-evaporante a base de ésteres metílicos de ácidos C

grasos de aceite vegetal, indicado para mejorar la calidad de las
pulverizaciones. Sobresale por su poder anti-evaporante y
penetrante, mejorando la dispersión, adherencia y duración de los
tratamientos de plaguicidas.
Coadyuvante anti-evaporante a base de ésteres metílicos de ácidos C

grasos de aceite vegetal, indicado para mejorar la calidad de las
pulverizaciones.
Organofosforado de contacto, ingestión e inhalación para el I

control de una amplia gama de insectos de suelo y follaje con
acción translaminar. Se destaca por su persistencia de acción y
amplio espectro de control sobre insectos chupadores,
masticadores y minadores.
Es un insecticida de contacto e ingestión que controla I

Lepidópteros y Hemípteros, actuando sobre el sistema nervioso del
insecto, provocando hiperexitacion, convulsiones, paralisis y
finalmente su muerte.
Formulado a base de tres activas moléculas insecticidas, que le I

confieren un amplio espectro de control de plagas, un gran poder
de volteo y alta persistencia con acciones de contacto e ingestión,
translocándose en la planta por vía sistémica a través del xilema.
Es un herbicida sistémico, de uso pre emergente, se absorbe por H

coleóptile y radícula en gramíneas anuales y por hipocótile y
radícula en malezas de hoja ancha en germinación. Es importante
tener en cuenta que este producto no ejercerá control si es aplicado
sobre malezas emergidas.
Es una Acetanilida residual con acción sistémica para el control de H

gramíneas anuales y algunas latifoliadas. Actúa como pre-
emergente, inhibiendo el desarrollo de las plántulas de las malezas
susceptibles, al penetrar rápidamente en las semillas y los brotes.

Es un herbicida de uso post y pre emergente para el control de H

malezas gramíneas y latifoliadas que también ejerce un control
residual para malezas susceptibles que germinen después de su
aplicación.
Pertenece al grupo de las Imidazolinonas, afectando la enzima H

Aceto-lactato sintetasa (ALS). Es selectivo en girasol resistente a
Imidazolinonas. Ideal para el control persistente de malezas,
aplicándose en Post-emergencia temprana del girasol y las
malezas.
Es un herbicida de contacto y sistémico (reducido) de uso post- H

emergente y desecante. Actúa neutralizando la síntesis de
glutamina, incrementando la concentración de amoniaco en las
células y al mismo tiempo inhibiendo la fotosíntesis.
Es un herbicida sistémico de uso post-emergente el cual es H

absorbido rápidamente por raíces, hojas y es traslocado,
acumulándose en los meristemas. Regulando el crecimiento,
imitando la auxina sintética o el ácido indolacetico.
Desecante y post-emergente de contacto de la familia de los H

Bipiridilos. Al ser aplicado sobre el follaje o partes verdes de la
planta, su efecto es rápido y contundente, especialmente en días
soleados y/o de alta temperatura ambiente.
Post-emergente sistémico para malezas de hoja ancha que H

pertenece al grupo de las Sulfonil-ureas. Inhibe la enzima Aceto-
lactato Sintetasa (ALS), absorbiéndose por hojas y raíces y en
pocas horas, las malezas detienen su crecimiento, reduciendo la
competencia con el cultivo.
Pertenece al grupo de las Imidazolinonas, afectando la enzima H

Aceto-lactato-sintetasa (ALS). Post emergente temprano con
acción residual, controla las malezas ya emergidas, proveyendo un
control residual de las malezas que puedan germinar luego de la
aplicación.

Herbicida de uso post-emergente para el control de gramíneas y H

latifoliadas, inhiben la acetil-CoA carboxilasa, enzima plastídica
que cataliza el primer paso en la biosíntesis de ácidos grasos,
componentes esenciales para la producción de lípidos.
Sistémico de la familia de los Ariloxifenoxipropionatos. Actúa en H

post-emergencia para el control de gramíneas anuales y perennes,
siendo selectivo en los cultivos de girasol, maní, algodón, soja, etc.
Inhibe la síntesis de ácidos grasos a través de la enzima Acetil-
coenzimaA-carboxilasa.

la familia de las Glicinas. Formulado como sal potásica con
coadyuvantes para mejorar la penetración y translocación del
ingrediente activo dentro de la planta.

la familia de las Glicinas Es una formulación “Premium” de
Glifosato a base de sal mono-isopropil amina.
Post-Emergente de contacto del grupo de los Difenil-Éteres. H

Controla malezas latifoliadas en soja, maní y poroto. Requiere
buena humedad edáfica y ambiental para obtener los mejores
resultados de control. Ideal para controlar Amaranthus spp
resistente a Glifosato en post-emergencia.
Sistémico, de uso post-emergente, Es absorbido por la planta a H

través de las hojas y raíces penetrando dentro del sistema vascular
del vegetal, se considera un herbicida de alta movilidad dentro de
la planta, las condiciones climáticas que favorecen el crecimiento
de las malezas.
Herbicida sistémico de uso post-emergente, actúa inhibiendo la H

síntesis de aminoácidos como leucina, isoleucina y valina, dando
como resultado que varias proteínas no puedan ser producidas. El
crecimiento de las malezas se detiene, las hojas cambian de color y
en pocos días muere.

Actúa en post-emergencia para el control de gramíneas anuales y H

perennes. Inhibe la síntesis de ácidos grasos a través de la enzima
ACCasa. Una vez aplicado, se absorbe rápidamente por el follaje,
translocándose por floema y xilema.
Es un herbicida selectivo, sistémico y residual que inhibe el H

fotosistema II en el proceso de fotosíntesis de las especies
sensibles. Se usa en pre o post-emergencia temprana.
Herbicida selectivo que controla malezas de hoja ancha. Es H

absorbido por las plantas por las raíces y hojas. Actúa como
inhibidor de crecimiento, aumentando la síntesis de ácidos
nucleicos y proteínas, afectando la actividad enzimática,
respiración y división celular.
H = Herbicida, I = Insecticida, F = Fungicida, C = Coadyuvante

ANEXO II: REGULACIÓN NACIONAL Y PROVINCIAL DE

AGROQUÍMICOS
Normativa Nacional (Paz Belada, 2017)
 Decreto 1585/96: establece la estructura organizativa del organismo SENASA,

detallando sus responsabilidades y atribuciones, entre ellas las presentadas
anteriormente.
 Ley 27.233: declara de interés nacional la sanidad de los animales y vegetales; la

prevención, control y erradicación de las enfermedades y plagas que afecten la
producción silvoagropecuaria nacional, la flora y la fauna, entre otras cuestiones.
Fundamentalmente, especifica que quedan comprendidas en los alcances de la ley las
medidas sanitarias y fitosanitarias definidas en el Acuerdo sobre la Aplicación de
Medidas Sanitarias y Fitosanitarias de la Organización Mundial del Comercio (OMC),
aprobado por la ley 24.425. Otorga, a su vez, personería jurídica al SENASA.
 Decreto-Ley 3489/58: obliga a cada empresa que se dedique a comercializar productos

fitosanitarios a inscribir cada uno de ellos en un registro administrado por el organismo
controlador. Establece que el Ministerio de Agricultura y Ganadería controlará la venta
en todo el territorio de la Nación de químicos y coadyuvantes destinados al tratamiento
de enemigos animales y vegetales de las plantas cultivadas.
 Decreto Reglamentario 5769/59, Resoluciones 440/98 y 350/99 de la Secretaría de

Agricultura, Ganadería, Pesca y Alimentación: crean el Manual de Procedimientos,
Criterios y Alcances para el Registro de Productos Fitosanitarios en la República
Argentina.
 Resolución 583/93 de la Secretaría de Agricultura, Ganadería y Pesca: crea el Registro

de Principios Activos. Determina que la omisión del registro del principal activo de un
plaguicida o la pérdida de vigencia del registro por falta de pago del arancel, causan la
pérdida del registro del/los producto/s formulado/s en base a dicho principio activo.
 Ley 20.418: regula las tolerancias (máxima concentración permitida) y límites

administrativos de residuos de plaguicidas en productos y subproductos de la
agricultura y de la ganadería. Dichos límites son definidos por el SENASA.
 Ley 20.466: establece lineamientos para el control de la elaboración, importación,

exportación, tenencia, fraccionamiento, distribución y venta de fertilizantes y
enmiendas en todo el territorio argentino. Dispone, a su vez, que ellos deben ser
autorizados por el organismo de control y determina la información mínima que debe
contener la etiqueta del envase.

 Decreto P.E.N 4830/73: reglamenta la anterior ley y agrega que los fertilizantes y
enmiendas destinados a la exportación deben ser inspeccionados y certificados previo
otorgación de la autorización de embarque y que los importados deben ser
inspeccionados y certificados previo despacho a plaza.
 Resolución SENASA 500/2003: crea el Sistema Federal de Fiscalización de

Agroquímicos y Biológicos (SIFFAB) para controlar, fiscalizar y auditar los productos
fitosanitarios, fertilizantes y enmiendas en el ámbito nacional.
 Resolución SENASA 369/2013: crea el Sistema de Trazabilidad de Productos

Fitosanitarios y Veterinarios, estableciendo que se debe identificar con códigos
unívocos cada unidad de los productos trazados.
 Ley 24.051: regula la generación, manipulación, transporte y disposición final de

residuos peligrosos.
 Resolución SENASA 367/2014: regula los lineamientos para el etiquetado de los

productos fitosanitarios formulados de uso agrícola.
Figura A2.1. Etiqueta de EHE.
Normativa Provincial
A fines de resumir la presente sección del trabajo se presentarán los instrumentos normativos
de las provincias en las que Sigma Agro tiene participación, posteriormente desarrollado.
(Pórfido, Butler, de Titto, Issaly, & Benítez, 2014)
 Buenos Aires
o Ley 10.699: protección de la salud humana, recursos naturales y producción

agrícola mediante el uso racional de productos químicos o biológicos.

o Ley 8.765: reglamento de faltas agrarias.
 Córdoba
o Ley 4.967: defensa sanitaria de la producción agrícola.
o Ley 9.164: productos químicos o biológicos de uso agropecuario.
 Entre Ríos
o Ley 6.599: Ley de plaguicidas.
 La Pampa
o Ley 1.173: sistemas de protección de la salud humana y de los ecosistemas

optimizando la utilización de agroquímicos
 Disposición 1.198: registro de depósitos de agroquímicos.
 Santa Fe
o Ley 11.273: ley de productos fitosanitarios.

ANEXO III: PROYECCIONES

Proyecciones superficie total sembrada en Argentina
Tabla A3.1
Superficie real y estimada.
Campaña Real Estimada

1991/1992 21511094 21775093
1992/1993 20615260 22489651
1993/1994 21196616 23204209
1994/1995 23077937 23918766
1995/1996 24055281 24633324
1996/1997 27722796 25347882
1997/1998 26996726 26062439
1998/1999 27043595 26776997
1999/2000 27044204 27491554
2000/2001 27241084 28206112
2001/2002 27783938 28920670
2002/2003 27964653 29635227
2003/2004 29427337 30349785
2004/2005 30175806 31064343
2005/2006 29439544 31778900
2006/2007 31615517 32493458
2007/2008 33425987 33208015
2008/2009 32351153 33922573
2009/2010 30367660 34637131
2010/2011 35022323 35351688
2011/2012 35940460 36066246
2012/2013 37301457 36780804
2013/2014 36846778 37495361
2014/2015 38202916 38209919
2015/2016 39031826 38924477
2016/2017 39756971 39639034
2017/2018 38735833 40353592
2018/2019 41068149
2019/2020 41782707
2020/2021 42497265
2021/2022 43211822
2022/2023 43926380

2023/2024 44640938
2024/2025 45355495
2025/2026 45355495
2026/2027 46070052
2027/2028 46784610
2028/2029 47499168
Superficie en hectáreas.
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación múltiple 0,974745435
Coeficiente de determinación R^2 0,950128663
R^2 ajustado 0,94805069
Error típico 1277950,043
Observaciones 26
ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados de libertad Suma de cuadrados Promedio de los cuadrados F Valor crítico de F
Regresión 1 7,46742E+14 7,46742E+14 457,2383466 3,90625E-17
Residuos 24 3,91958E+13 1,63316E+12
Total 25 7,85937E+14
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95% Inferior 95,0% Superior 95,0%
Intercepción -1401623710 66984611,04 -20,92456294 6,40701E-17 -1539873152 -1263374267 -1539873152 -1263374267
Año 714557,6321 33416,8831 21,38313229 3,91E-17 645588,5752 783526,6891 645588,5752 783526,6891
Figura A3.1. Estadísticas de la regresión de la superficie total sembrada de Argentina.
Estadísticos de proyecciones porcentaje superficie sembrada por cultivo
2 2
Modelo R S DET S |d i| PRESS p Cp
X1 X3 0,800456115 0,000618561 0,633001934 0,639708726 0,020646783 3 6,153511065
R^2 ajustado 0,785106586
Observaciones 29
Regresión 2 0,064514115 0,032257057 52,14857627 7,95242E-10
Residuos 26 0,016082577 0,000618561
Total 28 0,080596692
Intercepción 0,304074092 0,014386895 21,135491 6,70808E-18 0,274501406 0,333646779 0,274501406 0,333646779
Precio Promedio (USD) -0,000279017 8,97325E-05 -3,109427279 0,004505127 -0,000463464 -9,45689E-05 -0,000463464 -9,45689E-05
Tiempo -0,004062822 0,00069381 -5,855812831 3,57379E-06 -0,005488969 -0,002636675 -0,005488969 -0,002636675
Trigo
Figura A3.2. Estadísticas de la regresión trigo.

2 2
X1 X3 0,727251466 0,000305376 0,527318097 0,405865215 0,010519391 3 4,689311568
R^2 ajustado 0,70627081
Observaciones 29
Regresión 2 0,021170459 0,01058523 34,66295104 4,62287E-08
Residuos 26 0,007939773 0,000305376
Total 28 0,029110232
Intercepción 0,081849888 0,009678073 8,457250551 6,14144E-09 0,061956324 0,101743452 0,061956324 0,101743452
Precio Promedio (USD) -0,000260181 7,69048E-05 -3,383160346 0,002279502 -0,000418261 -0,000102101 -0,000418261 -0,000102101
Nominal GDP per capita (USD) 1,02034E-05 1,2997E-06 7,85058892 2,51438E-08 7,53186E-06 1,2875E-05 7,53186E-06 1,2875E-05
Figura A3.3. Estadísticos de la regresión maíz.
2 2
X1 X3 X4 0,919671546 0,00138504 0,191599934 0,932655131 0,048665463 4 3,360880336
R^2 ajustado 0,910032132
Observaciones 29
Regresión 3 0,396429168 0,132143056 95,40740764 8,08508E-14
Residuos 25 0,034625995 0,00138504
Total 28 0,431055163
Intercepción 0,237902092 0,022896756 10,39020952 1,47261E-10 0,19074534 0,285058843 0,19074534 0,285058843
Precio Promedio (USD) 0,000405288 9,76085E-05 4,152184356 0,000334873 0,00020426 0,000606317 0,00020426 0,000606317
Nominal GDP per capita (USD) -2,03786E-05 3,06811E-06 -6,642068185 5,84575E-07 -2,66975E-05 -1,40597E-05 -2,66975E-05 -1,40597E-05
Tiempo 0,014466881 0,001325718 10,91248683 5,34941E-11 0,011736513 0,017197248 0,011736513 0,017197248
Figura A3.4. Estadísticas de la regresión soja.
2 2
X4 X5 0,722780247 1,28525E-05 0,124059937 0,045734322 0,00023357 3 1,084813465
R^2 ajustado 0,680131054
Observaciones 16
Regresión 2 0,000435624 0,000217812 16,94710263 0,000238978
Residuos 13 0,000167082 1,28525E-05
Total 15 0,000602706
Intercepción 0,009357984 0,00302405 3,094520682 0,008536327 0,002824922 0,015891047 0,002824922 0,015891047
Nominal GDP per capita (USD) 3,77968E-06 6,53602E-07 5,782846987 6,35337E-05 2,36766E-06 5,1917E-06 2,36766E-06 5,1917E-06
Tiempo -0,002856719 0,000551999 -5,175229278 0,000178633 -0,00404924 -0,001664199 -0,00404924 -0,001664199
Figura A3.5. Estadísticas de la regresión sorgo.

2 2
X3 0,736197246 7,14079E-05 1 0,129359269 0,0013527 2 2,238364056
R^2 ajustado 0,717354192
Observaciones 16
Regresión 1 0,002789903 0,002789903 39,06995389 2,1247E-05
Residuos 14 0,00099971 7,14079E-05
Total 15 0,003789613
Intercepción 0,080705845 0,004431384 18,21233187 3,81121E-11 0,07120147 0,09021022 0,071201471 0,09021022
Tiempo -0,002864541 0,000458283 -6,250596283 2,12469E-05 -0,0038475 -0,001881622 -0,00384746 -0,001881622
Figura A3.6. Estadísticas de la regresión de girasol.

Tabla A3.2
Proyección consumo potencial de 2,4-D

Campaña % Superficie cultivo / total Superficie Superficie cultivo Litros de herbicida base 2,4D Volumen
Sorgo Trigo Girasol Maíz Soja total Sorgo Trigo Girasol Maíz Soja Sorgo Trigo Girasol Maíz Soja total
1989/1990 3,65% 25,09% 12,77% 9,44% 23,27% 21,92 0,80 5,50 2,80 2,07 5,10 0,63 4,02 2,03 1,72 4,11 12,51
1990/1991 3,46% 28,43% 10,92% 9,94% 22,85% 21,73 0,75 6,18 2,37 2,16 4,97 0,59 4,52 1,72 1,80 4,00 12,63
1991/1992 3,83% 22,09% 12,66% 12,48% 23,26% 21,51 0,82 4,75 2,72 2,68 5,00 0,65 3,47 1,97 2,24 4,03 12,36
1992/1993 3,93% 22,06% 10,61% 14,36% 25,80% 20,62 0,81 4,55 2,19 2,96 5,32 0,64 3,32 1,58 2,47 4,29 12,30
1993/1994 3,16% 23,16% 10,41% 13,12% 27,45% 21,20 0,67 4,91 2,21 2,78 5,82 0,53 3,59 1,60 2,32 4,69 12,72
1994/1995 2,69% 23,00% 13,04% 12,81% 26,05% 23,08 0,62 5,31 3,01 2,96 6,01 0,49 3,88 2,18 2,46 4,84 13,86
1995/1996 2,79% 21,15% 14,18% 14,19% 24,95% 24,06 0,67 5,09 3,41 3,41 6,00 0,53 3,72 2,47 2,84 4,84 14,40
1996/1997 2,90% 26,57% 11,25% 14,98% 24,06% 27,72 0,80 7,37 3,12 4,15 6,67 0,63 5,38 2,26 3,46 5,37 17,11
1997/1998 3,41% 21,92% 13,01% 13,90% 26,58% 27,00 0,92 5,92 3,51 3,75 7,18 0,73 4,33 2,54 3,12 5,78 16,50
1998/1999 3,25% 20,16% 15,69% 12,09% 31,06% 27,04 0,88 5,45 4,24 3,27 8,40 0,69 3,99 3,08 2,72 6,77 17,25
1999/2000 3,03% 23,30% 13,26% 13,50% 32,50% 27,04 0,82 6,30 3,59 3,65 8,79 0,65 4,60 2,60 3,04 7,08 17,98
2000/2001 2,56% 23,85% 7,25% 12,83% 39,15% 27,24 0,70 6,50 1,98 3,49 10,66 0,55 4,75 1,43 2,91 8,59 18,24
2001/2002 2,07% 25,59% 7,38% 11,02% 41,89% 27,78 0,57 7,11 2,05 3,06 11,64 0,45 5,20 1,49 2,55 9,38 19,07
2002/2003 2,07% 22,53% 8,50% 10,94% 45,08% 27,96 0,58 6,30 2,38 3,06 12,61 0,46 4,60 1,72 2,55 10,16 19,49
2003/2004 1,80% 20,52% 6,28% 10,07% 49,36% 29,43 0,53 6,04 1,85 2,96 14,53 0,42 4,41 1,34 2,47 11,71 20,35
2004/2005 2,05% 20,73% 6,52% 11,28% 47,72% 30,18 0,62 6,26 1,97 3,40 14,40 0,49 4,57 1,43 2,84 11,60 20,92
2005/2006 1,96% 17,74% 7,58% 10,84% 52,29% 29,44 0,58 5,22 2,23 3,19 15,39 0,46 3,82 1,62 2,66 12,41 20,95
2006/2007 2,21% 17,95% 7,53% 11,32% 51,06% 31,62 0,70 5,68 2,38 3,58 16,14 0,55 4,15 1,73 2,98 13,01 22,41
2007/2008 2,42% 17,81% 7,82% 12,68% 49,69% 33,43 0,81 5,95 2,61 4,24 16,61 0,64 4,35 1,89 3,53 13,39 23,80
2008/2009 2,05% 14,63% 6,08% 10,82% 55,77% 32,35 0,66 4,73 1,97 3,50 18,04 0,52 3,46 1,43 2,92 14,54 22,86
2009/2010 3,40% 11,71% 5,09% 12,09% 56,76% 30,37 1,03 3,56 1,55 3,67 17,24 0,82 2,60 1,12 3,06 13,89 21,48
2010/2011 3,52% 13,08% 5,02% 13,02% 53,92% 35,02 1,23 4,58 1,76 4,56 18,88 0,97 3,35 1,27 3,80 15,22 24,61
2011/2012 3,52% 12,88% 5,15% 13,91% 51,95% 35,94 1,27 4,63 1,85 5,00 18,67 1,00 3,38 1,34 4,16 15,05 24,94
2012/2013 3,10% 8,48% 4,44% 16,44% 53,71% 37,30 1,16 3,16 1,66 6,13 20,04 0,91 2,31 1,20 5,11 16,15 25,68
2013/2014 2,71% 9,90% 3,56% 16,55% 53,48% 36,85 1,00 3,65 1,31 6,10 19,70 0,79 2,67 0,95 5,08 15,88 25,36
2014/2015 2,20% 13,77% 3,83% 15,80% 51,81% 38,20 0,84 5,26 1,46 6,03 19,79 0,66 3,84 1,06 5,03 15,95 26,55
2015/2016 2,16% 11,22% 3,68% 17,69% 52,47% 39,03 0,84 4,38 1,44 6,90 20,48 0,66 3,20 1,04 5,75 16,50 27,16
2016/2017 1,83% 16,01% 4,68% 21,33% 45,42% 39,76 0,73 6,36 1,86 8,48 18,06 0,57 4,65 1,35 7,06 14,55 28,19
2017/2018 1,65% 15,30% 4,40% 23,54% 44,55% 38,74 0,64 5,93 1,70 9,12 17,26 0,51 4,33 1,24 7,59 13,91 27,57
262
2018/2019 1,63% 12,88% 3,20% 19,31% 51,05% 40,35 0,66 5,20 1,29 7,79 20,60 0,52 3,80 0,94 6,49 16,60 28,34
2019/2020 1,75% 12,49% 2,91% 20,44% 50,22% 41,07 0,72 5,13 1,20 8,39 20,62 0,57 3,75 0,87 6,99 16,62 28,79
2020/2021 1,84% 12,08% 2,63% 21,45% 49,65% 41,78 0,77 5,05 1,10 8,96 20,74 0,61 3,69 0,80 7,46 16,72 29,27
2021/2022 1,91% 11,67% 2,34% 22,40% 49,20% 42,50 0,81 4,96 1,00 9,52 20,91 0,64 3,63 0,72 7,93 16,85 29,76
2022/2023 2,00% 11,27% 2,06% 23,41% 48,62% 43,21 0,86 4,87 0,89 10,12 21,01 0,68 3,56 0,64 8,43 16,93 30,24
2023/2024 2,06% 10,86% 1,77% 24,36% 48,16% 43,93 0,91 4,77 0,78 10,70 21,16 0,72 3,49 0,56 8,91 17,05 30,73
2024/2025 2,08% 10,46% 1,48% 25,17% 48,00% 44,64 0,93 4,67 0,66 11,24 21,43 0,73 3,41 0,48 9,36 17,27 31,25
2025/2026 1,98% 10,05% 1,20% 25,69% 48,40% 45,36 0,90 4,56 0,54 11,65 21,95 0,71 3,33 0,39 9,71 17,69 31,83
2026/2027 1,90% 9,64% 0,91% 26,23% 48,79% 46,07 0,87 4,44 0,42 12,08 22,48 0,69 3,25 0,30 10,06 18,11 32,42
2027/2028 1,81% 9,24% 0,62% 26,77% 49,14% 46,78 0,85 4,32 0,29 12,53 22,99 0,67 3,16 0,21 10,43 18,53 33,00
2028/2029 1,74% 8,83% 0,34% 27,33% 49,47% 47,50 0,82 4,19 0,16 12,98 23,50 0,65 3,07 0,12 10,81 18,94 33,58
Superficie en millones de hectáreas, volumen de 2,4-D en millones de litros.

Proyección auxiliar de la cantidad de ácido 2,4-D importado

Para realizar la proyección de los Kg de 2,4-D importados se partió del análisis de datos
históricos de la última década de las siguientes variables:
 Superficie total sembrada por año de los principales cultivos que utilizan 2,4-D
(Subsecretaría de Agricultura, 2019)
 Kg importados de ácido 2,4-D (CIAFA, 2019)
 PBI de Argentina (Marketlina, 2017)
La superficie sembrada total se eligió debido a la relación con las dosis de aplicación de
herbicida por hectárea. Por otro lado, el PBI está fuertemente relacionado con la capacidad de
importar de los agricultores. Se realizo un análisis para determinar las variables significativas.
Se seleccionó al PBI como la única variable significativa basándose en dos factores
principalmente, los datos numéricos arrojados por el análisis, y por el alto coeficiente de
correlación entre las variables Superficie Total y PBI (coeficiente de correlación = 0.883).
Una vez encontrado el modelo que mejor ajusta la importación se compararon los datos reales
con los proyectados, y se dejaron asentados los datos proyectados hasta 2025. Se aclara que
por los datos con los que se trabajó, el año 2018 forma parte de la proyección. El modelo arrojó
un R2 ajustado de 80,07%.
Importación real vs proyectada de ácido

2,4-D
Importacion Proyectada Importación Real
25,000,000
CANTIDAD DE HERBICIDA / KG
20,000,000
15,000,000
10,000,000
5,000,000
AÑO
Figura A3.7. Importación real de ácido 2,4-D vs Proyección
Se observa un fuerte aumento en la cantidad a importar de ácido 2,4-D. Esto es debido a que
las proyecciones de PIB utilizadas tienen un fuerte nivel de optimismo hacia el país, y al ser

dependiente de ellas, se explica la pendiente tan elevada. A continuación, se encuentran los

estadísticos resultantes del modelo de ajuste elaborado.
Regression Statistics
Multiple R 0.838229256
R Square 0.800728285
Adjusted R Square 0.756486983
Standard Error 2044022.284
Observations 11
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 1 8.88464E+13 8.88464E+13 21.26515148 0.001269743
Residual 9 3.76022E+13 4.17803E+12
Total 10 1.26449E+14
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0%
Intercept -42974317.62 10543535.98 -4.075892347 0.002775034 -66825453.06 -19123182.18 -66825453.06 -19123182.18
PBI (M usd) 111.2713264 24.129539 4.611415344 0.001269743 56.6865169 165.8561358 56.6865169 165.8561358
Ecuacion de regresion
X2 = - 42974317.62 + 111.2713264 * X1
Figura A3.8. Resumen del modelo de ajuste de la proyección de 2,4-D importado
0.14
0.12
Volumen (M Lts)
0.10
0.08
0.06 0.11 0.12 0.12
0.10 0.10 0.10 0.11
0.04
0.02
-
2018/2019 2019/2020 2020/2021 2021/2022 2022/2023 2023/2024 2024/2025
Sales Aminas SIGMA (M Lts)
Figura A3.9. Proyecciones de demanda de formulados a partir de sales aminas

ANEXO IV: PROPIEDADES FISICOQUÍMICAS DE COMPONENTES

A continuación, se muestra una serie de tablas con información relevante de los compuestos
involucrados en el proceso industrial.
Tabla A4.1
Propiedades del 1-butanol, 2-etilhexanol y ácido 2,4-D.
Unidad 1-butanol 2-etilhexanol Ácido 2,4-D

Densidad g·cm-3 0,810 0,833 1,50
Calor específico J·K-1·mol-1 174,26 317,50 N/A
Masa molar g·mol-1 74,121 130,230 221,040
Estado (a 20 ºC) - líquido líquido sólido
U. de almacenam. - IBC IBC big bags
Tabla A4.2
Propiedades de los ésteres intermedios: éster etilhexílico y éster butílico.
Unidad EHE IBE

Densidad g·cm-3 1,152 1,240
Masa molar g·mol-1 333,270 277,161
Estado (a 20 ºC) - líquido líquido
Almacenamiento - tanques tanques
Tabla A4.3
Composición de los formulados finales: 2,4-D EHE y 2,4-D IBE.
Unidad 2,4-D EHE 2,4-D IBE

Concentración % p/v 89,0 97,0
Equiv. ácido 2,4-D % p/v 59,0 77,4
Éster % v/v 77,26 78,23
Biodiésel % v/v 22,29 21,34
Emulgentes % v/v 0,46 0,44
Densidad aprox. g·cm-3 1,086 1,16

ANEXO V: PLAN DE PRODUCCIÓN
Máquina/proceso Necesidad Requerimiento Cantidad Utilización
Reactor EHE 3933,08 0,811 1 81,07%
Reactor IBE 4286,62 0,816 1 81,58%
Formulador EHE 4419,19 0,564 1 56,37%
Formulador IBE 4419,19 0,564 1 56,37%
Envasado manual 441,92 3,591 4 89,76%
Requerimientos 2020
Reactor EHE 1964,29 0,444 1 44,42%
Reactor IBE 2802,22 0,585 1 58,51%
Formulador EHE 2207,07 0,282 1 28,15%
Formulador IBE 2888,89 0,368 1 36,85%
Envasado manual 254,80 2,070 3 69,01%
Requerimientos 2021
Reactor EHE 2346,36 0,503 1 50,27%
Reactor IBE 3125,56 0,618 1 61,83%
Formulador EHE 2636,36 0,336 1 33,63%
Formulador IBE 3222,22 0,411 1 41,10%
Envasado manual 292,93 2,380 3 79,34%
Requerimientos 2022

Reactor EHE 2791,36 0,580 1 57,98%
Reactor IBE 3478,28 0,667 1 66,70%
Formulador EHE 3136,36 0,400 1 40,00%
Formulador IBE 3585,86 0,457 1 45,74%
Envasado manual 336,11 2,731 3 91,03%
Requerimientos 2023
Reactor EHE 3312,78 0,685 1 68,46%
Reactor IBE 3860,40 0,737 1 73,65%
Formulador EHE 3722,22 0,475 1 47,48%
Formulador IBE 3979,80 0,508 1 50,76%
Envasado manual 385,10 3,129 4 78,22%
Requerimientos 2024
Reactor EHE 3933,08 0,811 1 81,07%
Reactor IBE 4286,62 0,816 1 81,58%
Formulador EHE 4419,19 0,564 1 56,37%
Formulador IBE 4419,19 0,564 1 56,37%
Envasado manual 441,92 3,591 4 89,76%
Requerimientos 2025

Reactor EHE 4012,57 0,827 1 82,71%
Reactor IBE 4366,67 0,831 1 83,10%
Formulador EHE 4501,72 0,574 1 57,42%
Formulador IBE 4501,72 0,574 1 57,42%
Envasado manual 450,17 3,658 4 91,44%
Requerimientos 2026
Reactor EHE 4086,10 0,842 1 84,22%
Reactor IBE 4446,69 0,846 1 84,63%
Formulador EHE 4584,21 0,585 1 58,47%
Formulador IBE 4584,21 0,585 1 58,47%
Envasado manual 458,42 3,725 4 93,12%
Requerimientos 2027
Reactor EHE 4159,56 0,857 1 85,74%
Reactor IBE 4526,64 0,861 1 86,15%
Formulador EHE 4666,63 0,595 1 59,52%
Formulador IBE 4666,63 0,595 1 59,52%
Envasado manual 466,66 3,792 4 94,79%
Requerimientos 2028
Reactor EHE 4232,94 0,872 1 87,25%
Reactor IBE 4606,49 0,877 1 87,67%

Formulador EHE 4748,96 0,606 1 60,57%
Formulador IBE 4748,96 0,606 1 60,57%
Envasado manual 474,90 3,859 4 96,46%
Requerimientos 2029
Plan EHE e IBE
Plan de producción EHE
Mes Ventas Necesidad Bidones Form. Stock Batchs Aprov.
01-2020 22896 34216 1711 34216 15260 6 33%
02-2020 11320 -3940 3940
03-2020 23442 19502 975 19502 5935 4 22%
04-2020 23187 17252 863 17252 1826 3 17%
05-2020 34107 32281 1614 32281 5875 6 33%
06-2020 34980 29106 1455 29106 2691 5 28%
07-2020 33779 31089 1554 31089 7067 7 33%
08-2020 36254 29187 1459 29187 2609 5 28%
09-2020 36145 33536 1677 33536 4619 6 33%
10-2020 36254 31635 1582 31635 6520 7 33%
11-2020 35818 29297 1465 29297 2499 5 28%
12-2020 35818 33319 1666 33319 4837 6 33%
01-2021 27487 36241 1812 36241 15505 6 33%
02-2021 13591 -1915 1915
03-2021 28143 26228 1311 26228 5568 5 28%
04-2021 27837 22269 1113 22269 3168 4 22%

05-2021 40947 37779 1889 37779 6736 8 39%
06-2021 41996 35260 1763 35260 2896 6 33%
07-2021 40554 37658 1883 37658 6857 8 39%
08-2021 43525 36668 1833 36668 1487 6 33%
09-2021 43394 41907 2095 41907 2608 7 39%
10-2021 43525 40917 2046 40917 3598 7 39%
11-2021 43001 39403 1970 39403 5112 7 39%
12-2021 43001 37889 1894 37889 6626 8 39%
01-2022 32834 42442 2122 42442 18307 7 39%
02-2022 16234 -2073 2073
03-2022 33617 31544 1577 31544 6611 7 33%
04-2022 33251 26640 1332 26640 5156 5 28%
05-2022 48911 43755 2188 43755 7119 9 44%
06-2022 50164 43045 2152 43045 1470 7 39%
07-2022 48442 46972 2349 46972 3902 8 44%
08-2022 51991 48089 2404 48089 2785 8 44%
09-2022 51835 49050 2452 49050 1824 8 44%
10-2022 51991 50167 2508 50167 7066 10 50%
11-2022 51365 44298 2215 44298 6576 9 44%
12-2022 51365 44789 2239 44789 6085 8 44%
01-2023 39061 52289 2614 52289 24257 9 50%
02-2023 19313 -4944 4944
03-2023 39992 35048 1752 35048 3107 6 33%

04-2023 39558 36450 1823 36450 1705 6 33%
05-2023 58188 56482 2824 56482 7110 11 56%
06-2023 59678 52568 2628 52568 4665 9 50%
07-2023 57629 52963 2648 52963 4270 9 50%
08-2023 61852 57582 2879 57582 6011 10 56%
09-2023 61665 55654 2783 55654 7938 11 56%
10-2023 61852 53913 2696 53913 3320 9 50%
11-2023 61106 57787 2889 57787 5806 10 56%
12-2023 61106 55300 2765 55300 1933 9 50%
01-2024 46357 67345 3367 67345 25528 11 61%
02-2024 22921 -2607 2607
03-2024 47463 44856 2243 44856 6018 8 44%
04-2024 46947 40929 2046 40929 3586 7 39%
05-2024 69057 65471 3274 65471 4481 11 61%
06-2024 70826 66345 3317 66345 3607 11 61%
07-2024 68394 64787 3239 64787 5165 11 61%
08-2024 73405 68240 3412 68240 8071 13 67%
09-2024 73184 65113 3256 65113 4839 11 61%
10-2024 73405 68566 3428 68566 7745 13 67%
11-2024 72521 64776 3239 64776 5176 11 61%
12-2024 72521 67345 3367 67345 2607 11 61%
01-2025 55038 79643 3982 79643 30240 13 72%
02-2025 27213 -3027 3027

03-2025 56350 53323 2666 53323 3911 9 50%
04-2025 55738 51827 2591 51827 5406 9 50%
05-2025 81988 76581 3829 76581 6089 13 72%
06-2025 84088 77998 3900 77998 4672 13 72%
07-2025 81200 76528 3826 76528 6143 13 72%
08-2025 87150 81007 4050 81007 8022 15 78%
09-2025 86888 78865 3943 78865 3805 13 72%
10-2025 87150 83345 4167 83345 5685 14 78%
11-2025 86100 80415 4021 80415 8614 15 78%
12-2025 86100 77486 3874 77486 5185 13 72%
01-2026 56065 78601 3930 78601 31790 13 72%
02-2026 27721 -4069 4069
03-2026 57402 53333 2667 53333 3900 9 50%
04-2026 56778 52879 2644 52879 4355 9 50%
05-2026 83519 79164 3958 79164 3506 13 72%
06-2026 85658 82151 4108 82151 6878 15 78%
07-2026 82716 75838 3792 75838 6832 14 72%
08-2026 88778 81945 4097 81945 7084 15 78%
09-2026 88510 81426 4071 81426 7604 15 78%
10-2026 88778 81174 4059 81174 7856 15 78%
11-2026 87708 79852 3993 79852 2818 13 72%
12-2026 87708 84890 4244 84890 4140 14 78%
01-2027 57093 81182 4059 81182 36077 15 78%

02-2027 28229 -7848 7848
03-2027 58454 50606 2530 50606 6627 10 50%
04-2027 57819 51192 2560 51192 6042 9 50%
05-2027 85049 79007 3950 79007 3663 13 72%
06-2027 87227 83564 4178 83564 5465 14 78%
07-2027 84232 78767 3938 78767 3903 13 72%
08-2027 90404 86501 4325 86501 2529 14 78%
09-2027 90132 87603 4380 87603 7785 16 83%
10-2027 90404 82619 4131 82619 6411 15 78%
11-2027 89315 82904 4145 82904 6125 14 78%
12-2027 89315 83190 4159 83190 5840 14 78%
01-2028 58119 81016 4051 81016 36750 15 78%
02-2028 28736 -8014 8014
03-2028 59505 51491 2575 51491 5742 9 50%
04-2028 58858 53116 2656 53116 4117 9 50%
05-2028 86578 82461 4123 82461 6568 15 78%
06-2028 88796 82227 4111 82227 6802 15 78%
07-2028 85747 78944 3947 78944 3726 13 72%
08-2028 92030 88304 4415 88304 7085 16 83%
09-2028 91753 84667 4233 84667 4362 14 78%
10-2028 92030 87668 4383 87668 7721 16 83%
11-2028 90921 83200 4160 83200 5830 14 78%
12-2028 90921 85091 4255 85091 3939 14 78%

01-2029 59144 84449 4222 84449 33824 14 78%
02-2029 29243 -4581 4581
03-2029 60555 55974 2799 55974 7618 11 56%
04-2029 59897 52278 2614 52278 4955 9 50%
05-2029 88106 83151 4158 83151 5879 14 78%
06-2029 90362 84483 4224 84483 4546 14 78%
07-2029 87259 82713 4136 82713 6317 14 78%
08-2029 93653 87336 4367 87336 8052 16 83%
09-2029 93371 85319 4266 85319 3711 14 78%
10-2029 93653 89942 4497 89942 5446 15 83%
11-2029 92525 87078 4354 87078 8310 16 83%
12-2029 92525 84214 4211 84214 4815 14 78%
Plan de producción IBE
Mes Ventas Necesidad Bidones Form. Stock Batchs Aprov.
01-2020 32079 47940 2397 47940 22338 44% 8
02-2020 15861 -6477 6477
03-2020 32844 26367 1318 26367 7644 28% 6
04-2020 32487 24843 1242 24843 2365 22% 4
05-2020 47787 45422 2271 45422 2193 39% 7
06-2020 49011 46818 2341 46818 7599 44% 9
07-2020 47328 39729 1986 39729 7886 39% 8
08-2020 50796 42910 2146 42910 4704 39% 7

09-2020 50643 45939 2297 45939 1676 39% 7
10-2020 50796 49120 2456 49120 5297 44% 8
11-2020 50184 44887 2244 44887 2728 39% 7
12-2020 50184 47456 2373 47456 6961 44% 9
01-2021 35979 46807 2340 46807 25399 44% 9
02-2021 17789 -7610 7610
03-2021 36837 29227 1461 29227 4784 28% 5
04-2021 36436 31653 1583 31653 2358 28% 5
05-2021 53596 51238 2562 51238 3179 44% 8
06-2021 54969 51791 2590 51791 2626 44% 8
07-2021 53082 50455 2523 50455 3962 44% 8
08-2021 56971 53010 2650 53010 8210 50% 10
09-2021 56800 48590 2430 48590 5827 44% 8
10-2021 56971 51144 2557 51144 3273 44% 8
11-2021 56285 53012 2651 53012 8207 50% 10
12-2021 56285 48078 2404 48078 6339 44% 8
01-2022 40130 53633 2682 53633 27428 50% 10
02-2022 19842 -7586 7586
03-2022 41087 33501 1675 33501 7312 33% 7
04-2022 40641 33329 1666 33329 7484 33% 7
05-2022 59781 52297 2615 52297 2120 44% 8
06-2022 61312 59192 2960 59192 2027 50% 9
07-2022 59206 57179 2859 57179 4040 50% 9

08-2022 63545 59505 2975 59505 8517 56% 11
09-2022 63353 54837 2742 54837 6382 50% 9
10-2022 63545 57163 2858 57163 4056 50% 9
11-2022 62779 58723 2936 58723 2496 50% 9
12-2022 62779 60283 3014 60283 7738 56% 11
01-2023 44659 59002 2950 59002 24298 50% 9
02-2023 22081 -2217 2217
03-2023 45724 43507 2175 43507 4108 39% 7
04-2023 45227 41119 2056 41119 6496 39% 7
05-2023 66527 60031 3002 60031 7990 56% 11
06-2023 68231 60241 3012 60241 7780 56% 11
07-2023 65888 58108 2905 58108 3112 50% 9
08-2023 70716 67604 3380 67604 7219 61% 12
09-2023 70503 63284 3164 63284 4737 56% 10
10-2023 70716 65979 3299 65979 2042 56% 10
11-2023 69864 67822 3391 67822 7002 61% 12
12-2023 69864 62862 3143 62862 5159 56% 10
01-2024 49565 68913 3446 68913 30417 61% 11
02-2024 24507 -5910 5910
03-2024 50747 44837 2242 44837 2778 39% 7
04-2024 50196 47418 2371 47418 6999 44% 9
05-2024 73836 66837 3342 66837 7987 61% 12
06-2024 75727 67740 3387 67740 7083 61% 12

07-2024 73126 66043 3302 66043 8780 61% 12
08-2024 78485 69705 3485 69705 5119 61% 11
09-2024 78248 73130 3656 73130 8496 67% 13
10-2024 78485 69989 3499 69989 4834 61% 11
11-2024 77539 72705 3635 72705 8920 67% 13
12-2024 77539 68619 3431 68619 6205 61% 11
01-2025 55038 76045 3802 76045 32793 67% 12
02-2025 27213 -5580 5580
03-2025 56350 50770 2538 50770 3647 44% 8
04-2025 55738 52091 2605 52091 9129 50% 10
05-2025 81988 72859 3643 72859 8766 67% 13
06-2025 84088 75321 3766 75321 6304 67% 12
07-2025 81200 74896 3745 74896 6730 67% 12
08-2025 87150 80420 4021 80420 8007 72% 14
09-2025 86888 78880 3944 78880 2745 67% 12
10-2025 87150 84405 4220 84405 4023 72% 13
11-2025 86100 82077 4104 82077 6350 72% 13
12-2025 86100 79750 3987 79750 8678 72% 14
01-2026 56065 75108 3755 75108 34238 67% 12
02-2026 27721 -6517 6517
03-2026 57402 50885 2544 50885 3532 44% 8
04-2026 56778 53246 2662 53246 7973 50% 10
05-2026 83519 75546 3777 75546 6079 67% 12

06-2026 85658 79578 3979 79578 8849 72% 14
07-2026 82716 73867 3693 73867 7758 67% 13
08-2026 88778 81019 4051 81019 7408 72% 14
09-2026 88510 81102 4055 81102 7326 72% 14
10-2026 88778 81452 4073 81452 6976 72% 14
11-2026 87708 80732 4037 80732 7695 72% 14
12-2026 87708 80013 4001 80013 8415 72% 14
01-2027 57093 76907 3845 76907 32947 67% 12
02-2027 28229 -4719 4719
03-2027 58454 53735 2687 53735 7484 50% 10
04-2027 57819 50335 2517 50335 4082 44% 8
05-2027 85049 80967 4048 80967 7460 72% 14
06-2027 87227 79767 3988 79767 8660 72% 14
07-2027 84232 75572 3779 75572 6054 67% 12
08-2027 90404 84351 4218 84351 4077 72% 13
09-2027 90132 86055 4303 86055 9175 78% 15
10-2027 90404 81230 4061 81230 7198 72% 14
11-2027 89315 82117 4106 82117 6310 72% 13
12-2027 89315 83005 4150 83005 5423 72% 13
01-2028 58119 81433 4072 81433 35731 72% 14
02-2028 28736 -6995 6995
03-2028 59505 52510 2626 52510 8709 50% 10
04-2028 58858 50150 2507 50150 4267 44% 8

05-2028 86578 82311 4116 82311 6117 72% 13
06-2028 88796 82679 4134 82679 5748 72% 13
07-2028 85747 79998 4000 79998 8429 72% 14
08-2028 92030 83600 4180 83600 4827 72% 13
09-2028 91753 86925 4346 86925 8304 78% 15
10-2028 92030 83726 4186 83726 4702 72% 13
11-2028 90921 86219 4311 86219 9011 78% 15
12-2028 90921 81910 4096 81910 6517 72% 13
01-2029 59144 81870 4094 81870 35800 72% 13
02-2029 29243 -6557 6557
03-2029 60555 53998 2700 53998 7221 50% 10
04-2029 59897 52675 2634 52675 8544 50% 10
05-2029 88106 79562 3978 79562 8866 72% 14
06-2029 90362 81496 4075 81496 6931 72% 14
07-2029 87259 80328 4016 80328 8099 72% 14
08-2029 93653 85554 4278 85554 2874 72% 13
09-2029 93371 90497 4525 90497 4732 78% 14
10-2029 93653 88921 4446 88921 6309 78% 14
11-2029 92525 86216 4311 86216 9013 78% 15
12-2029 92525 83511 4176 83511 4916 72% 13

ANEXO VI: TRATAMIENTO DE EFLUENTES
Figura A6.1. Tecnologías para remoción de ácido 2,4-D.

ANEXO VII: NORMAS IRAM DE EPP Y MANEJO DE PRODUCTOS

QUÍMICOS
 Norma IRAM 3870, Indumentaria de protección. Requisitos generales.
 Norma IRAM 3646, Equipos de protección respiratoria. Selección y riesgos.
Vocabulario y clasificación.
 Norma IRAM 3648, Equipos de protección respiratoria, dependientes del ambiente,
para retención de partículas. Requisitos.
 Norma IRAM 3649-1, Equipos de protección respiratoria, dependientes del ambiente,
para retención de gases y vapores y de gases y vapores con partículas.
 Norma IRAM 3606-1, Equipos de protección respiratoria autónomos de circuito
abierto con aire comprimido. Condiciones generales.
 Norma IRAM 3647-1, Equipos de protección respiratoria para contaminantes
gaseosos o vapores. Hermeticidad con la cara del usuario.
 Norma IRAM 3647-2, Equipos de protección respiratoria para partículas.
Adaptadores faciales. Hermeticidad con la cara del usuario.
 Norma IRAM 3609-1, Guantes de protección contra los productos químicos y
microorganismos. Definiciones y requisitos.
 Norma IRAM 3610, Calzado de seguridad.
 Norma IRAM 3620, Cascos de protección para uso industrial.
 Norma IRAM 4126-1, Protectores auditivos. Requisitos de seguridad y ensayos. Parte
1: Cobertores.
2: Tapones auriculares.
3: Cobertores acoplados a cascos de seguridad para uso industrial.
 Norma IRAM 3630-7, Protectores oculares. Requisitos generales.
abierto con aire comprimido. Condiciones generales.
abierto con aire comprimido. Requisitos y métodos de ensayo
 Guía CIQUIME (GRE guía de respuesta a emergencias)
 Norma IRAM 41400, Productos químicos. Hoja de datos de seguridad. Contenido y
orden de las secciones.
 Norma IRAM NFPA 471, Práctica recomendada para la respuesta a incidentes con
materiales peligrosos.
 Norma NFPA 472, Lineamientos guía para las competencias profesionales del
personal de respuesta a incidentes con materiales peligrosos.
 Norma NFPA 434, Código para el almacenamiento de plaguicidas.
 Norma IRAM 3811, Calificaciones recomendadas para el personal de respuesta a
incidentes con materiales peligrosos.

ANEXO VIII: DATOS DE COSTO DE TRANSPORTE
KILOMETRO VALO TONELAJ VALO VALO VALO REGRESIO
S R $ / E R $ / R $ / R$ N
TM. TM.K KM
M
10 187,05 30 18,705 561,15 5611,5 $6.401,23
20 235,3 30 11,765 352,95 7059 $7.329,43
30 275,68 30 9,189 275,67 8270,1 $8.257,63
40 311,01 30 7,775 233,25 9330 $9.185,83
50 351,91 30 7,038 211,14 10557 $10.114,03
100 522,99 30 5,23 156,9 15690 $14.755,03
200 789,98 30 3,95 118,5 23700 $24.037,03
300 1.106,1 30 3,687 110,61 33183 $33.319,03

4
400 1.357,5 30 3,394 101,82 40728 $40.997,59

3
500 1.450,5 30 2,901 87,03 43515 $43.040,59

1
600 1.498,1 30 2,497 74,91 44946 $45.083,59

9
700 1.568,5 30 2,241 67,23 47061 $47.126,59

9
800 1.684,4 30 2,106 63,18 50544 $50.149,95

8
900 1.805,0 30 2,006 60,18 54162 $53.817,95

7
1000 1.887,2 30 1,887 56,61 56610 $57.485,95

1
1250 2.216,7 30 1,773 53,19 66487,5 $66.655,95

4
283
1500 2.537,9 30 1,692 50,76 76140 $75.825,95

5
Fuente: (Subsecretaría de Mercados Agropecuarios, 2019)

BIBLIOGRAFÍA
Abdalla, S., Reem, A., & Pizzi, A. (2017). Stability and combustion of metal nano-
particles and their additive impact with diesel and biodiesel on engine efficiency:
A comprehensive study. Journal of Renewable and Sustainable Energy.
Abdurehman, A. A., & Samet, H. (2016). The Relationship between Exchange Rate and
Inflation: An Empirical Study of Turkey. International Journal of Economics and
Financial Issues.
Ablaze Chemical Process Systems. (s.f.). Obtenido de

http://www.ablazeglassworks.com/ae-type-glass-lined-reactor/
AFIP. (2019). Archivos del Arancel Integrado, Codigo AFIP y Sufijos de Valor.
Agency, I. A. (2008). Radiation Treatment of Polluted Water and Wastewater. Vienna.
Agricultural Information Modules. (s.f.). Obtenido de

http://www.nzdl.org/gsdlmod?e=d-00000-00---off-0aginfo--00-0----0-10-0---0--
-0direct-10---4-------0-1l--11-en-50---20-about---00-0-1-00-0--4----0-0-11-10-
0utfZz-8-
00&a=d&c=aginfo&cl=CL1.3&d=HASH016f501aa8554cb2273ab912.6.2.4
Agriculture, U. D. (s.f.).
Alibaba. (s.f.).
Arrieta, E., & Mendoza, K. (25 de Septiembre de 2017). Slideshare. Obtenido de

Intercambiadores de calor:
https://es.slideshare.net/skiperchuck/intercambiadores-de-calor-80118534
Bautista, P., Mohedano, A. F., Casas, J. A., Zazo, J. A., & Rodriguez, J. J. (2008). An
overview of the application of Fenton oxidation to industrial wastewaters
treatment. Society of Chemical Industry.
Bertello, F. (26 de Junio de 2017). Ganadores y perdedores del mercado de agroquímicos.

La Nación.
Biografía, H. y. (2 de Enero de 2018). Historia y Biografía. Obtenido de Michael Porter:

https://historia-biografia.com/michael-porter/
Boletín Oficial de la República Argentina. (2019). Decreto 332/2019. Boletín Oficial de

la República Argentina.

Bombas de agua tech. (s.f.). Bombas de agua. Obtenido de Bombas de agua centrífugas:
https://bombasdeagua.tech/centrifugas/
Bühler Technologies. (06 de 2019). Öl-/Wasserkühler.
CADEASAC. (s.f.). CADEASAC. Obtenido de Aerca de nosotros:

http://cedasac.org/acerca-de-2/
CADESABA. (s.f.). CADESABA. Obtenido de Socios: http://cedasaba.org.ar/socios/
Cámara Argentina de Comercio y Servicio. (11 de Octubre de 2018). Resolución General

AFIP 4319/18. Obtenido de
https://www.cac.com.ar/data/documentos/45_Res.%20Gral.%20AFIP%204319-
18.pdf
CASAFE. (s.f.). Mercado Argentino de Productos Fitosanitarios 2008–2016.
Casas, X. (10 de Febrero de 2019). Infobae. Obtenido de

https://www.infobae.com/economia/2019/02/09/el-mapa-de-la-distorsion-de-
precios-de-la-luz-hay-provincias-que-pagan-mas-del-doble-que-otras/
CEPIAS. (s.f.). CEPIAS. Obtenido de Socios: http://cepias.fecoi.org.ar/asociados/
Cereales, B. d. (2018). Relevamiento de Tecnología Agrícola Aplicada: campaña

2017/2018. Buenos Aires.
Charles, J., Hanley, T. J., van Ravenzwaay, B., & Bus, J. (2001). Developmental toxicity
studies in rats and rabbits on 2,4-dichloropenoxyacetic acid and its forms.
Toxicological Sciences, 60 (1). doi:10.1007/BF01977633
CIAFA. (2015). Protocolo para depósitos de fitosanitarios. Buenos Aires, Argentina.
CIAFA. (2017). Consumo de fertilizantes en el agro 2017. Obtenido de

http://www.ciafa.org.ar/files/Wtc9G6pkM7DTMAB5TfxqAOaYHg2JhZEBhau
5lhZO.pdf
CIAFA. (2019). Cárara de la Industria Argentina de Fertilizantes y Agroquímicos.

Obtenido de http://www.ciafa.org.ar/
City Population. (2010). City Population. Obtenido de

https://www.citypopulation.de/php/argentina-buenosaires_s.php
CNA. (2018). Censo Nacional Agropecuario. Obtenido de https://cna2018.indec.gob.ar/
Consejo Profesional de Agrimensores, Ingenieros y Profesiones Afines. (Julio de 2019).

Obtenido de http://www.copaipa.org.ar/costos-de-la-construccion/

CropLife International. (2014). Prevención de Contaminación en la Fabricación de

Productos para Proteger los Cultivos. Directrices y Mejores Prácticas.
Damodaran, A. (15 de 11 de 2019). Betas by Sector (US). Obtenido de New York

University - Stern Business School:
http://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/New_Home_Page/datafile/Betas.html
Damodaran, A. (15 de 11 de 2019). Country Default Spreads and Risk Premiums.

Obtenido de New York University - Stern School of Business:
http://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/New_Home_Page/datafile/ctryprem.html
DESAB. (2 de Septiembre de 2017). Herbicida 2.4 D Prohibiciones según Provincias y

Formulaciones. Obtenido de http://www.desab.com.ar/wp-
content/uploads/2017/07/PROHIBICION-2.4D-ESTER-CBA-BSAS-LP-SF.pdf
Dixon, C. (2009). What’s the relationship between cost and price? Business Insider.
Dr. Nanda, S. (24 de Enero de 2018). Pharmaceutical Engineering. Obtenido de Reactors

and fundamentals of reactors design for chemical reaction:
https://pdfs.semanticscholar.org/e5c1/60655207fd7c0ba00e9a02f0482a753704f
7.pdf
Eatzaz, A., & Saima, A. A. (1999). Relationship between exchange rate and inflation.
Pakistan Economic and Social Review.
Encyclopædia Britannica. (2018). "Agrochemicals".
Environmental Health Criteria monograph No. 159, Geneva: World Health Organizatio.
(s.f.). Glyphosate.
EPA. (2011). Pesticides industry sales and usage, 2006 and 2007 market estimates.
Washington DC: Office of Chemical Safety and Pollution Prevention.
Eurostat. (2016). Pesticide use data in 2015.
Failde, D. S., & Morhorlang, H. (2013). Análisis de diagnóstico tecnológico sectorial

(Agroquímicos).
FeDIA. (s.f.). FeDIA. Obtenido de Socios: http://fedia.org.ar/socios/
Fernández-Cornejo, J., Wechsler, S., Livingston, M., & Mitchell, L. (2014). Genetically
Engineered Crops in the United States.
Flowproen. (s.f.). Flowproen. Obtenido de Grafito | Carburo Silicio:

http://www.flowproen.com/productos/intercambiadores-de-calor/grafito-
carburo-silicio/

FMI. (31 de Marzo de 2019). Statista. Obtenido de

https://es.statista.com/estadisticas/598528/proyeccion-inflacion-en-ee-uu-2008-
2020/
Fuentes, E. (23 de Marzo de 2019). Fertilizantes: auge en el consumo pero quedan

desafíos. Clarín.
Galciar Ingeniería. (s.f.). Gralcias Ingeniería S.A.S. Obtenido de

https://glaciaringenieria.com.co/funciona-una-torre-enfriamiento/
Glascoat. (s.f.). Technical Specifications.
Glyphosate Facts. (19 de Agosto de 2013). Glyphosate Facts. Obtenido de ¿Cómo se usa
el glifosato?: http://www.glifosato.es/como-se-usa-el-glifosato
Google Maps. (s.f.). Google Maps. Obtenido de

https://www.google.com/maps/place/34%C2%B042'47.5%22S+58%C2%B057'
05.7%22W/@-34.708479,-
58.9232083,10.5z/data=!4m5!3m4!1s0x0:0x0!8m2!3d-34.713184!4d-58.95157
Grand View Research. (2017). Worldwide agrochemical market value in 2016 and 2025.
Griffin, R. W. (1981). Quimica Organica Moderna. Barcelona: Reverté S.A.
IARC. (2018). 2,4-Dichlorophenoxyacetic acid.
imagenes. (2019). mercosur. Obtenido de mercosur.com:

https://www.mercosur.com/es/precios-de-referencia/buscar/?q=glifosato
INDEC. (2010). Censo poblacional.
Index Mundi. (2017). Obtenido de https://www.indexmundi.com/
Industrias BJT C.A. (19 de Marzo de 2018). Industrias BJT. Obtenido de bomba de vacío
- Tipos y Características: https://industriasbjt.com/bomba-de-vacio-tipos-
caracteristicas/
Infocampo. (11 de Mayo de 2019). Infocampo. Obtenido de Chaco: prohíben la

comercialización y utilización de agroquímicos de “Banda Roja”:
https://www.infocampo.com.ar/chaco-prohiben-la-comercializacion-y-
utilizacion-de-agroquimicos-de-banda-roja/
Ingeniero Marino. (s.f.). Ingeniero Marino. Obtenido de Intercambiador de calor:

https://ingenieromarino.com/intercambiadores-de-
calor/#1Definicion_de_Intercambiador_de_Calor
INTA. (2017). Estudio de la volatilidad de diferentes formulaciones de 2,4-D.

INTA Agro. (2019).
INTA. (s.f.). INTA Agro.
International Monetary Fund. (15 de 11 de 2019). Argentina. Obtenido de International

Monetary Fund: https://www.imf.org/en/Countries/ARG
International Monetary Fund. (15 de 11 de 2019). Argentina Inflation Forecast 2019-

2024. Obtenido de Knoema: https://knoema.com/wgtxgoc/argentina-inflation-
forecast-2019-2024-and-up-to-2060-data-and-charts
Jervais, G., Luukinen, B., Buhl, K., & Stone, D. (2008). 2,4-d Technical Fact Sheet.
National Pesticide Information Center. Obtenido de
npic.orst.edu/factsheets/archive/2,4-DTech.html
Kanthavelkumaran, N., & Seenikannan, P. (2012). Recent Trends and Applications of

Bio Diesel. International Journal of Engineering Research and Applications.
La Gaceta. (8 de Julio de 2017). La Gaceta - Edición Tucumán. Obtenido de

https://www.lagaceta.com.ar/nota/736465/actualidad/prohiben-venta-aplicacion-
aerea-terrestre-24-d-ester-24-db.html
Labrada, R. (2003). Weed management for developing countries. Roma: Fodd and
Agriculture Organization.
Lenntech B.V. (06 de 2019). Lenntech. Obtenido de Torres de enfriamiento:

https://www.lenntech.es/procesos/desinfeccion/refrigeracion/torres-
enfriamiento.htm
Liu, W., Li, H., Tao, F., Li, S., Tian, Z., & Xie, H. (2013). Formation and contamination
of PCDD/Fs, PCBs, PeCBz, HxCBz and polychlorophenols in the production of
2,4-D products. Chemosfere, 92(3). doi:10.1016/j.envpol.2008.09.020
Mandake, M. B., Anekar, S. V., & Walke, S. M. (2013). Kinetic Study of Catalyzed and
Uncatalyzed Esterification Reaction of Acetic acid with Methanol. American
International Journal of Research in Science, Technology, Engineering &
Mathematics.
Marketlina. (2017). Proyecciones (PBI per cápita, PBI total, Población, Inflación, Tasa
de cambio, Tasa de desempleo).
Mazzarino, I. (2001). Feasibility analysis of photocatalytic. Torino: Transactions on

Ecology and the Environment.
McDougall, P. (2017). Global Agribusiness Annual 2017: Towards a Sustainable Future.

Informa.

Mercosur. (s.f.). Obtenido de https://www.mercosur.com/es/precios-de-agroquimicos-

herbicidas/?
Michigan, U. o. (16 de 6 de 2019). VISUAL ENCYCLOPEDIA OF. Obtenido de

http://encyclopedia.che.engin.umich.edu/Pages/SeparationsChemical/Adsorbers/
Adsorbers.html
Ministerio de Agroindustria. (2016). Perspectivas del mercado de fertilizantes para la

cosecha 2016/2017 en Argentina. Obtenido de
https://www.agroindustria.gob.ar/sitio/areas/ss_mercados_agropecuarios/publica
ciones/_archivos/000101_Perfiles/999997_Proyecci%C3%B3n%20Consumo%2
0de%20Fertilizantes%20-%20COSECHA%202016-17.pdf
Monsanto. (s.f.). Monsanto. Obtenido de ¿Qué es el glifosato?:

http://www.monsantoglobal.com/global/ar/productos/pages/que-es-el-
glifosato.aspx
Observatorio Socioambiental de la Soja. (2014). Uso de agroquímicos en Soja.
OMS. (1993). ÁCIDO 2,4-DICLOROFENOXIACÉTICO, GUÍA PARA LA SALUD Y

SEGURIDAD. Metepec, Mexico: PISSQ PROGRAMA INTERNACIONAL DE
SEGURIDAD DE LAS SUSTANCIAS QUÍMICAS.
Paz Belada, A. (28 de Julio de 2017). Regulación de los agroquímicos en Argentina: hacia
una ley general de presupuestos mínimos regulatorios. Victoria, Buenos Aires,
Argentina.
Petrelli, G., Siepi, G., Miligi, L., & Vineis, P. (1993). Solvents in Pesticides.
Scandinavian Journal of Work, Environment & Health.
Pfeiffer. (06 de 2019). Vacuum. Obtenido de https://www.pfeiffer-vacuum.com/en/know-

how/basic-calculations/calculations/dimensioning-a-roots-pumping-
station/#eqn-2-9
Phillips McDougall. (2018). Evolution of the Crop Protection Industry since 1960.
Pokorny, R. (1941). New compounds. J. Am. Chem. Soc.
Pórfido, O. D., Butler, E., de Titto, E., Issaly, P., & Benítez, R. (Enero de 2014). Los
Plaguicidas en la República Argentina - Primera edición. Obtenido de Ministerio
de Salud: http://www.msal.gob.ar/images/stories/bes/graficos/0000000341cnt-
14-Plaguicidas_Argentina.pdf
Quastel, J. (1950). 2,4-Dichlorophenoxyacetic Acid (2,4-D) as a Selective Herbicide.

Agricultural Control Chemicals. doi:10.1021/ba-1950-0001.ch045

Qurratu, A., & Reehan, A. (2016). A Review of 2,4-Dichlorophenoxyacetic Acid (2,4-D)

Derivatives: 2,4-D Dimethylamine Salt and 2,4-D Butyl Ester. International
Journal of Applied Engineering Research.
Robert, F. (2008). Microeconomics and Behaviour (7th ed.). McGraw-Hill.
San Kong, P., Aroua, M. K., & Raman, A. A. (2011). Kinetics Study of Esterification
Reaction of 2-Methyl-4-Chlorophenoxyacetic Acid (MCPA Acid). International
Journal of Chemical Reactor Engineering.
Sánchez, M. (2 de Noviembre de 2017). foda-dafo.com. Obtenido de Historia del Análisis

FODA o DAFO: https://foda-dafo.com/historia-del-analisis-foda-o-dafo/
Secretaría de Agricultura, G. P. (27 de agosto de 1998). infoleg. Obtenido de

http://servicios.infoleg.gob.ar/infolegInternet/anexos/45000-
49999/45470/norma.htm
SENASA. (s.f.). ¿Qué es el Senasa? Obtenido de

https://www.argentina.gob.ar/senasa/que-es
Sigma Agro. (10 de Mayo de 2019). Entrevista empresarial.
Song, Y. (2014). Insight into the mode of action of 2,4-dichlorophenoxyacetic acid (2,4-
D) as an herbicide. J Integr Plant Biology. doi:10.1111/jipb.12131
Subsecretaría de Agricultura, D. N. (2019). Serie completa de cultivos por campaña,

provincia y partido/departamento de Argentina. Buenos Aires, Argentina:
Secretaría de modernización. Presidencia de la nación.
Subsecretaría de Mercados Agropecuarios. (Mayo de 2019). Informe semanal de fletes de

Productos Agropecuarios (Valores orientativos de granos, carnes, hortícolas y
frutos). Obtenido de
https://www.agroindustria.gob.ar/sitio/areas/ss_mercados_agropecuarios/logistic
a/_archivos/000020_Fletes%20Locales/000010_Fletes%20Locales%20Actual.p
hp
Thangaraja, J., Anand, K., & Pramod, S. M. (2016). Predicting surface tension for
vegetable oil and biodiesel fuels. RSC Advances.
U.S. Bureau of Economic Analysis. (2019). Implied Price Deflator.
U.S. DEPARTMENT OF THE TREASURY. (15 de 11 de 2019). Daily Treasury Yield

Curve Rates. Obtenido de U.S. DEPARTMENT OF THE TREASURY:
https://www.treasury.gov/resource-center/data-chart-center/interest-
rates/pages/textview.aspx?data=yield

Vac Aero International, Inc. (06 de 2019). Calculating Evacuation Time. Obtenido de
https://vacaero.com/information-resources/vacuum-pump-technology-education-
and-training/993-calculating-evacuation-time.html
Valiente, S. S. (22 de Abril de 2019). Ámbito Financiero. Obtenido de

https://www.ambito.com/aumenta-el-iva-la-importacion-mas-perjuicio-las-
empresas-n5027479
Wall Street Journal. (15 de 11 de 2019). Treasury Inflation-Protected Securities.

Obtenido de Wall Street Journal Markets: https://www.wsj.com/market-
data/bonds/tips
Wattco. (s.f.). Wattco. Obtenido de Manufacturer of Electric Heating Elements and

Controls: https://www.wattco.com/
World Bank (Food and Agriculture Organization). (2016). Crop Production Index.

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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE BUENOS AIRES – ITBA

ESCUELA DE INGENIERÍA Y GESTIÓN

PRODUCCIÓN DE HERBICIDAS FORMULADOS

AUTORES: Caramutti Godoy, Mathias Rubén (Leg N° 56378)

Mihura, Juan Bautista (Leg N° 55380)

Ranallo, Lucas Nahuel (Leg N° 56132)

Sánchez López, Anselmo (Leg N° 57006)

Sucari, Ramiro Andrés (Leg N° 56116)

Vásquez, Ramiro Gustavo (Leg N° 56121)

DOCENTE/S TITULARES o TUTOR/ES: Santiago Frías Silva

TRABAJO FINAL PRESENTADO PARA OBTENER EL TÍTULO DE

i Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

A nuestras familias, por el apoyo y la motivación durante la etapa de nuestros estudios.

Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez ii

1. Resumen del proyecto ............................................................................................................ 1

iii Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

6.2.2. Análisis externo ...................................................................................................... 35

Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez iv

12.3 Formulación ................................................................................................................. 74

v Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

15.5.3 Requerimientos técnicos. Selección del proveedor. ............................................ 109

Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez vi

19.3.2 Metodología de análisis ....................................................................................... 158

vii Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

25.5. Matriz de imputación de costos ................................................................................. 195

Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez viii

32.1. El método Montecarlo ............................................................................................... 226

ix Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez x

LMTD: log-mean temperature difference.

xi Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

1. RESUMEN DEL PROYECTO

Figura 1.1. Proceso productivo de herbicidas a partir de ácido 2,4-D.

El mercado de importación, producción y comercialización de fitosanitarios se encuentra

Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez 1

Posteriormente, se procede a analizar el mercado argentino del herbicida, identificando en qué

2 Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

En sus comienzos se dedicaban exclusivamente al trading de agroquímicos. Esto significa que

Figura 2.1. Logo de Sigma Agro SA.

En un primer momento, tuvieron la oportunidad de comprar una planta en Gualeguaychú, Entre

Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez 3

Figura 2.2. Planta de producción en Mercedes de Agro Sigma SA.

2.2. Enfoque y valores

Desde Sigma Agro comprendemos la importancia de la agricultura, no solamente para la

4 Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

Somos una empresa en su totalidad nacional, y por eso apostamos al crecimiento de la

2.3. Portafolio de productos

Figura 2.3. Productos de Agro Sigma SA.

Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez 5

Figura 2.4. Mapa de operación de Sigma Agro SA.

6 Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

Facturación en millones de USD 30 +125,25% 7

Volumen en millones de litros

Figura 2.5. Crecimiento de Sigma Agro S.A. en facturación y volumen.

En referencia al mercado puntual de herbicidas de 2,4-D, la compañía ha crecido

Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez 7

8 Caramutti, Mihura, Ranallo, Sánchez López, Sucari, Vásquez

World Latam Argentina